np.linalg.eig()
时间: 2023-11-19 15:50:40 浏览: 41
np.linalg.eig()是NumPy中的一个函数,用于计算方阵的特征值和特征向量。该函数返回两个数组,第一个数组包含特征值,第二个数组包含对应的特征向量。
例如,对于一个2x2的方阵A,可以使用以下代码计算其特征值和特征向量:
```
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
print("Eigenvalues:", eigenvalues)
print("Eigenvectors:", eigenvectors)
```
输出结果为:
```
Eigenvalues: [-0.37228132 5.37228132]
Eigenvectors: [[-0.82456484 -0.41597356]
[ 0.56576746 -0.90937671]]
```
其中,第一个特征值为-0.37228132,对应的特征向量为[-0.82456484, 0.56576746];第二个特征值为5.37228132,对应的特征向量为[-0.41597356, -0.90937671]。
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]]
```
np.linalg.eig函数
np.linalg.eig函数是NumPy中用于计算矩阵特征值和特征向量的函数。它的使用方法为:
```python
import numpy as np
# 生成一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
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]]
```
其中,特征值和特征向量分别保存在`eigenvalues`和`eigenvectors`变量中。
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