numpy 求矩阵特征值与特征向量
时间: 2023-10-15 12:04:27 浏览: 51
可以使用 `numpy.linalg.eig()` 函数来求解矩阵的特征值和特征向量,其中输入参数为一个 numpy 数组,输出为特征值和对应的特征向量。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个 3x3 的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 求解特征值和特征向量
eig_values, eig_vectors = np.linalg.eig(A)
# 打印特征值和特征向量
print("特征值:", eig_values)
print("特征向量:", eig_vectors)
```
输出结果为:
```
特征值: [ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -1.30367773e-15]
特征向量: [[-0.23197069 -0.78583024 0.40824829]
[ 0.52532209 -0.08675134 -0.81649658]
[ 0.81867387 0.61232756 0.40824829]]
```
其中,特征值为一个一维数组,特征向量为一个二维数组,每一列代表一个特征向量。
相关问题
numpy求矩阵的特征向量
要使用NumPy求矩阵的特征向量,可以使用`numpy.linalg.eig`函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 求特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
# 打印特征值
print("特征值:", eigenvalues)
# 打印特征向量
print("特征向量:", eigenvectors)
```
运行这段代码,你将得到矩阵的特征值和特征向量。请注意,特征值和特征向量是按照特征值从小到大的顺序返回的。
python求矩阵特征值特征向量
根据提供的引用[1],可以使用NumPy库来求解矩阵的特征值和特征向量。具体步骤如下:
1.导入NumPy库
```python
import numpy as np
```
2.定义矩阵
```python
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
```
3.求解特征和特征向量
```python
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
```
其中,`eigenvalues`是特征值,`eigenvectors`是特征向量。
4.输出结果
```python
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```