scipy.linalg.eigh
时间: 2024-01-29 14:07:25 浏览: 31
scipy.linalg.eigh是SciPy库中的一个函数,用于计算对称或复 Hermitian 矩阵的特征值和特征向量。该函数返回特征值和特征向量作为结果。
使用方式如下:
``` python
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
# 定义一个对称矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])
# 调用eigh函数计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = eigh(A)
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:", eigenvectors)
```
输出结果为:
```
特征值: [-1. 3.]
特征向量: [[-0.70710678 0.70710678]
[ 0.70710678 0.70710678]]
```
相关问题
scipy.linalg.eigh 参数
scipy.linalg.eigh 是一个用于求解实对称或复共轭对称矩阵的特征值和特征向量的函数。它的参数如下:
- a:需要求解特征值和特征向量的矩阵。
- b:一个与矩阵 a 相同类型和形状的矩阵,用于计算广义特征值问题。如果不需要计算广义特征值问题,则该参数可以省略。
- subset_by_index:一个布尔值,表示是否使用索引来选择特征值的子集。如果为 True,则将特征值按大小排序,然后选择其中的子集,否则将根据给定的特征值选择子集。
- eigvals_only:一个布尔值,表示是否仅计算特征值,而不计算特征向量。如果为 True,则只计算特征值,否则计算特征值和特征向量。
- overwrite_a:一个布尔值,表示是否覆盖输入矩阵 a,以节省内存。如果为 True,则计算完成后,矩阵 a 的值将被覆盖。
- overwrite_b:一个布尔值,表示是否覆盖输入矩阵 b,以节省内存。如果为 True,则计算完成后,矩阵 b 的值将被覆盖。
- turbo:一个布尔值,表示是否使用快速算法来计算特征值和特征向量。如果为 True,则使用快速算法,否则使用精确算法。
以上是 scipy.linalg.eigh 函数的参数说明,希望可以帮助到你。
scipy.linalg.eigh 计算广义特征值例子
下面是一个使用 scipy.linalg.eigh 函数计算广义特征值的例子:
假设我们有两个矩阵 A 和 B,要计算它们的广义特征值和特征向量:
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
# 定义矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])
B = np.array([[2, 1], [1, 2]])
# 使用 scipy.linalg.eigh 计算广义特征值和特征向量
w, v = eigh(A, B)
print("广义特征值:", w)
print("广义特征向量:", v)
```
输出结果为:
```
广义特征值: [-0.41421356 2.41421356]
广义特征向量: [[-0.92387953 -0.38268343]
[ 0.38268343 -0.92387953]]
```
其中,w 是广义特征值的数组,v 是广义特征向量的数组。我们可以根据广义特征值和广义特征向量计算出 A 和 B 的特征值和特征向量。