python实现线性代数特征值

在Python中，可以使用NumPy库来实现线性代数中的特征值计算。通过NumPy库的`eig`函数，可以求解矩阵的特征值和特征向量。具体地，可以使用以下代码来实现：

import numpy as np

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

# 使用eig函数求解特征值和特征向量
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)

在上述代码中，首先导入了NumPy库。然后，定义了一个矩阵A。使用`eig`函数，可以求解矩阵A的特征值和特征向量。最后，通过打印输出，可以得到计算结果。

通过以上代码，可以实现Python中线性代数特征值的计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现线性代数算法及完整源码](https://blog.csdn.net/qq_33885122/article/details/130935036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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