学习线性代数并结合编程可以通过以下步骤进行：
理解基本概念
向量：理解向量的定义、性质和运算规则，如加法、数乘等。
矩阵：理解矩阵的定义、性质和运算规则，如加法、数乘、乘法、转置、逆矩阵等。
行列式：理解行列式的定义、性质和计算方法。
特征值和特征向量：理解特征值和特征向量的定义和性质。
掌握基本运算
通过大量练习来巩固所学的知识和技能，提高解题能力。例如，通过计算矩阵的行列式、求逆矩阵、计算特征值和特征向量等。
理解几何意义
线性代数中的很多概念和运算都有几何意义，如向量可以表示为空间中的点，矩阵可以表示为空间中的变换等。通过理解几何意义，可以更好地理解线性代数的概念和运算。
学习应用
线性代数在各个领域都有广泛的应用，如计算机图形学、机器学习、信号处理等。通过学习和应用线性代数的知识和技能，可以更好地理解和应用线性代数。
编程实现
利用编程语言（如Python）和数学库（如NumPy）来实现线性代数中的运算和概念。例如，使用NumPy进行矩阵运算、求解线性方程组、计算向量组的秩等。
寻找优秀教材和资源
选择一本适合自己的教材或资源，例如Gilbert Strang的《线性代数及其应用》、MIT的线性代数公开课等，可以帮助自己更好地学习和理解线性代数。
参与讨论和交流
参加讨论组或学习小组，与他人交流讨论，寻求老师或同学的帮助，这有助于加深理解和提高学习效果。
制定学习计划
根据课程进度和考试时间，制定详细的学习计划，逐步提升难度，定期进行自我测试。
总结和反思
分析错题原因，总结解题规律和技巧，定期复习，确保理解所有重要概念和理论。
应用线性代数
将线性代数知识应用到实际问题中，如计算机图形学、机器学习、信号处理等，这有助于加深对概念的理解。
通过以上步骤，你可以更好地学习和掌握线性代数，并在编程实践中应用所学知识。