写一个python代码用来求矩阵的特征值

可以使用NumPy库中的linalg.eigvals()函数来求矩阵的特征值。以下是一个示例代码：

import numpy as np

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

# 求矩阵A的特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(A)

print("矩阵A的特征值为：", eigenvalues)

输出结果为：

矩阵A的特征值为： [ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -9.75918483e-16]

其中，eigvals()函数返回一个包含矩阵特征值的一维数组。

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python写一个代码求矩阵的特征值和特征向量

以下是一个使用NumPy库实现的代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

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

# 输出结果
print("特征值：", eigen_values)
print("特征向量：", eigen_vectors)

输出结果为：

特征值： [-0.37228132+0.j  5.37228132+0.j]
特征向量： [[-0.82456484 -0.41597356]
 [ 0.56576746 -0.90937671]]

其中，`eigen_values`是一个包含矩阵的特征值的一维数组，`eigen_vectors`是一个包含矩阵的特征向量的列向量组成的二维数组。

python中求矩阵特征值的代码

在Python中，可以使用NumPy库来求解矩阵的特征值。下面是一个示例代码：

import numpy as np

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

# 求解特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

print("矩阵的特征值：", eigenvalues)

这段代码首先导入了NumPy库，然后定义了一个3x3的矩阵。接下来，使用`np.linalg.eigvals()`函数来计算矩阵的特征值，并将结果存储在`eigenvalues`变量中。最后，打印出特征值的结果。