python特征方程

根据提供的引用内容，我们可以得知求解特征值和特征向量的过程就是求解特征方程的解。下面是一个求解特征方程的Python示例：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

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

# 打印特征值和特征向量
print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

在这个示例中，我们使用了NumPy库中的`linalg.eig()`函数来计算矩阵A的特征值和特征向量。特征值存储在`eigenvalues`变量中，特征向量存储在`eigenvectors`变量中。这个示例中的矩阵A是一个2x2的矩阵，但是这个方法同样适用于任意大小的矩阵。