请对图片中的该风险矩阵用python求特征向量，保留四位小数

要计算给定的风险矩阵的特征向量，可以使用Python中的NumPy库来完成。以下是具体的代码实现：

import numpy as np

# 定义风险矩阵
risk_matrix = np.array([
    [1, 2, 5, 3, 5, 5, 3],
    [1/2, 1, 4, 3, 3, 4, 2],
    [1/5, 1/4, 1, 1/3, 1/5, 1/3, 1/5],
    [1/3, 1/3, 3, 1, 3, 4, 1],
    [1/5, 1/3, 5, 1/3, 1, 3, 1/3],
    [1/5, 1/4, 3, 1/4, 1/3, 1, 1/5],
    [1/3, 1/2, 5, 1, 3, 5, 1]
])

# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(risk_matrix)

# 获取最大特征值对应的特征向量
max_eigenvalue_index = np.argmax(eigenvalues)
max_eigenvector = eigenvectors[:, max_eigenvalue_index]

# 归一化特征向量（使特征向量的各个元素之和为1）
normalized_eigenvector = max_eigenvector / np.sum(max_eigenvector)

# 输出结果，保留四位小数
print("归一化的特征向量：", normalized_eigenvector.round(4))

运行上述代码后，你将得到归一化的特征向量，每个元素保留四位小数。这个特征向量表示了各风险因素的重要程度。