用Python 求出矩阵的特征值，特诊向量，行列式，逆矩阵

在Python中，我们可以使用numpy库来进行数值计算，包括求解矩阵的特征值、特征向量、行列式以及逆矩阵。以下是相应的步骤：

1. **特征值和特征向量**：
- 使用`linalg.eig()`函数，它会返回一个包含一对对的元素：一个是特征值，另一个是对应特征值的列特征向量。例如：

     import numpy as np
     matrix = np.array([[4, 1], [2, 3]])  # 你的矩阵
     eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)

2. **行列式**：
- 可以直接通过`np.linalg.det()`函数计算矩阵的行列式。例如：

     determinant = np.linalg.det(matrix)

3. **逆矩阵**：
- 如果矩阵是方阵且满秩（即行列式非零），可以使用`np.linalg.inv()`来获取逆矩阵。例如：

     if np.linalg.matrix_rank(matrix) == matrix.shape[0]:
         inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix)
     else:
         print("矩阵无逆")