python求矩阵特征值
时间: 2023-06-22 17:36:11 浏览: 61
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来求解矩阵的特征值。具体步骤如下:
1. 导入 NumPy 库:
```python
import numpy as np
```
2. 定义一个矩阵:
```python
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
3. 求解该矩阵的特征值:
```python
eig_values = np.linalg.eigvals(matrix)
```
4. 输出特征值:
```python
print(eig_values)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
eig_values = np.linalg.eigvals(matrix)
print(eig_values)
```
输出结果为:
```
[ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -7.40682788e-16]
```
其中,特征值的个数等于矩阵的维数,每个特征值对应一个特征向量。
相关问题
python求矩阵特征值特征向量
根据提供的引用[1],可以使用NumPy库来求解矩阵的特征值和特征向量。具体步骤如下:
1.导入NumPy库
```python
import numpy as np
```
2.定义矩阵
```python
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
```
3.求解特征和特征向量
```python
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
```
其中,`eigenvalues`是特征值,`eigenvectors`是特征向量。
4.输出结果
```python
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```
python求矩阵特征值和特征向量
可以使用NumPy库中的eig函数来求矩阵的特征值和特征向量。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])
# 求特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
# 输出结果
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```
输出结果:
```
特征值: [ 3. -1.]
特征向量: [[ 0.70710678 -0.70710678]
[ 0.70710678 0.70710678]]
```
其中,特征值为一个一维数组,每个元素对应一个特征值;特征向量为一个二维数组,每一列对应一个特征向量。