python求特征值特征向量

可以使用numpy库中的eig函数来求解特征值和特征向量。

假设有一个矩阵A，可以使用以下代码求解其特征值和特征向量：

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6],
              [7,8,9]])

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果为：

特征值： [ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -1.30367773e-15]
特征向量： [[-0.23197069 -0.78583024  0.40824829]
             [-0.52532209 -0.08675134 -0.81649658]
             [-0.8186735   0.61232757  0.40824829]]

其中，eigenvalues是一个包含特征值的一维数组，eigenvectors是一个包含特征向量的二维数组，每一列表示一个特征向量。

需要注意的是，特征向量并不唯一，只有方向确定，可以进行归一化处理。在numpy库中，eig函数返回的特征向量已经进行过归一化处理。

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python求矩阵特征值特征向量

根据提供的引用[1]，可以使用NumPy库来求解矩阵的特征值和特征向量。具体步骤如下：

1.导入NumPy库

import numpy as np

2.定义矩阵

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

3.求解特征和特征向量

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

其中，`eigenvalues`是特征值，`eigenvectors`是特征向量。

4.输出结果

print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

完整代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

Python求特征值

可以使用numpy库中的linalg.eig()函数来计算矩阵的特征值和特征向量。下面是一个例子：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(A)

# 输出特征值和特征向量
print("特征值：", eigen_values)
print("特征向量：", eigen_vectors)

运行上述代码，将输出矩阵A的特征值和特征向量。