python计算矩阵特征值的代码

以下是Python中计算矩阵特征值的示例代码：

import numpy as np

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

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

# 输出结果
print("矩阵的特征值为：")
for value in eigenvalues:
    print(value)

运行结果：

矩阵的特征值为：
16.116843969807043
-1.1168439698070415
-1.3036777264746825e-15

上述代码中，我们使用了NumPy库的`linalg.eigvals`函数来计算矩阵的特征值。该函数返回一个包含矩阵特征值的一维NumPy数组。在输出结果时，我们遍历这个数组并逐个输出特征值。

相关问题

python计算矩阵特征值

要在Python中计算矩阵的特征值，你可以使用NumPy库中的`eigvals`函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个2x2的矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

print("矩阵的特征值：", eigenvalues)

运行以上代码，你将得到矩阵的特征值 `[5.37228132, -0.37228132]`。请注意，`eigvals`函数返回一个包含所有特征值的一维数组。

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。