numpy 求矩阵特征值与特征向量

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：

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。