linalg.eig

`linalg.eig()`是NumPy中的一个函数，用于计算矩阵的特征值和特征向量。该函数接受一个矩阵作为输入，并返回一个包含特征值和特征向量的元组。

特征值是一个标量，表示矩阵在某个方向上的缩放因子。特征向量是一个非零向量，表示在该方向上的缩放方向。在机器学习和数据分析中，特征值和特征向量通常用于降维和数据压缩。

以下是一个使用`linalg.eig()`函数计算矩阵特征值和特征向量的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个2x2的矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算矩阵的特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

# 输出特征值和特征向量
print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果为：

特征值： [-0.37228132  5.37228132]
特征向量： [[-0.82456484 -0.41597356]
 [ 0.56576746 -0.90937671]]

相关问题

np.linalg.eig

np.linalg.eig 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算方阵的特征值和特征向量。具体来说，对于方阵 A，它可以将其分解为 A = V * D * V^-1 的形式，其中 V 是由特征向量组成的矩阵，D 是由特征值组成的对角矩阵。该函数返回一个元组 (w, v)，其中 w 是一个包含 A 的特征值的一维数组，v 是一个包含对应特征向量的列向量的二维数组。

linalg.eig参数

linalg.eig函数接受一个参数，即方阵。其语法如下：

numpy.linalg.eig(a)

其中，a表示要计算特征值和特征向量的方阵。该函数返回一个元组，包含两个数组，第一个数组是特征值的数组，第二个数组是特征向量的数组。特征值和特征向量按照列的方式排列，即每一列是一个特征向量，对应着一个特征值。