使用 magic() 函数创建一个4×4矩阵，计算A的特征值和特征向量，分别赋值给A1，A2

`magic()` 函数在某些编程环境中用于创建一个魔方阵，这是一种将不同数字填入正方形阵列中使得每行、每列及对角线上的数字之和都相等的排列方式。不过在数学软件或编程语言中，如MATLAB或Python中的NumPy库，`magic(n)` 通常用来生成一个 `n×n` 的魔方阵。这里我们假设您指的是创建一个4×4的魔方阵。

创建4×4魔方阵后，计算矩阵的特征值和特征向量是线性代数中的常见问题。在Python的NumPy库中，可以使用 `numpy.linalg.eig` 函数来计算特征值和特征向量。

以下是使用Python的NumPy库实现这一过程的代码示例：

import numpy as np

# 创建一个4x4的魔方阵
A = np.array([[16,  2,  3, 13],
              [ 5, 11, 10,  8],
              [ 9,  7,  6, 12],
              [ 4, 14, 15,  1]])

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

# 将特征值和特征向量分别赋值给A1和A2
A1 = eigenvalues
A2 = eigenvectors

在这段代码中，`A` 是通过 `magic(4)` 创建的4×4魔方阵。`np.linalg.eig` 函数返回两个数组，第一个数组 `eigenvalues` 包含了矩阵 `A` 的特征值，第二个数组 `eigenvectors` 包含了与每个特征值对应的特征向量。特征向量被归一化处理，以满足最大特征值对应的最大特征向量。