linalg.eig参数
时间: 2023-08-08 16:09:08 浏览: 42
linalg.eig函数接受一个参数,即方阵。其语法如下:
```python
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。
相关问题
np.linalg.eig
np.linalg.eig() 是 NumPy 库中用于计算矩阵特征值和特征向量的函数。给定一个方阵,它将返回一个包含特征值的数组和一个包含相应特征向量的数组。
函数原型如下:
```python
numpy.linalg.eig(a)
```
其中,参数 a 为输入的方阵,返回值为:
- w: 特征值
- v: 归一化的(单位)特征向量矩阵,第 i 列是与 w[i] 相对应的特征向量。
例如,对于一个 2x2 的矩阵:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [2, 1]])
w, v = np.linalg.eig(a)
print("特征值:", w)
print("特征向量:\n", v)
```
输出结果为:
```
特征值: [ 3. -1.]
特征向量:
[[ 0.70710678 -0.70710678]
[ 0.70710678 0.70710678]]
```
linalg.eig输入两个方阵
linalg.eig函数只接受一个方阵作为输入,不支持输入两个方阵。如果你想要计算两个方阵的特征值和特征向量,可以分别调用linalg.eig函数两次,分别传入两个方阵作为参数。例如:
```python
import numpy as np
# 定义两个方阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 分别计算两个方阵的特征值和特征向量
eigenvalues_a, eigenvectors_a = np.linalg.eig(a)
eigenvalues_b, eigenvectors_b = np.linalg.eig(b)
# 打印结果
print("a的特征值和特征向量:")
print("特征值:", eigenvalues_a)
print("特征向量:", eigenvectors_a)
print("b的特征值和特征向量:")
print("特征值:", eigenvalues_b)
print("特征向量:", eigenvectors_b)
```
输出结果为:
```
a的特征值和特征向量:
特征值: [-0.37228132+0.j 5.37228132+0.j]
特征向量: [[-0.82456484 -0.41597356]
[ 0.56576746 -0.90937671]]
b的特征值和特征向量:
特征值: [-0.17091519+0.j 13.17091519+0.j]
特征向量: [[-0.80229293 -0.59693053]
[ 0.59693053 -0.80229293]]
```