Python求特征值
时间: 2023-12-25 13:27:29 浏览: 36
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:
```python
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。
相关问题
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:
```python
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。
python求矩阵特征值
在Python中,可以使用NumPy库来求矩阵的特征值。具体步骤如下:
1. 导入NumPy库
```python
import numpy as np
```
2. 定义矩阵
假设我们要求以下矩阵的特征值:
```
A = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
```
我们可以将其定义为NumPy数组:
```python
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
3. 求特征值
使用NumPy库的`linalg.eigvals()`函数可以直接求解特征值。代码如下:
```python
eigenvalues = np.linalg.eigvals(A)
print(eigenvalues)
```
输出结果为:
```
[ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -1.30367773e-15]
```
其中,数组中的每个元素就是矩阵的一个特征值。