numpy 特征值
时间: 2023-09-22 21:07:40 浏览: 44
NumPy中的linalg模块提供了一些用于计算矩阵特征值和特征向量的函数。
1. eig函数:计算方阵的特征值和特征向量。
```python
import numpy as np
# 创建一个方阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(a)
print("特征值:", eig_vals)
print("特征向量:", eig_vecs)
```
2. eigh函数:计算对称方阵的特征值和特征向量。
```python
import numpy as np
# 创建一个对称方阵
a = np.array([[1, 2], [2, 1]])
# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eigh(a)
print("特征值:", eig_vals)
print("特征向量:", eig_vecs)
```
3. eigvals函数:只计算方阵的特征值。
```python
import numpy as np
# 创建一个方阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算特征值
eig_vals = np.linalg.eigvals(a)
print("特征值:", eig_vals)
```
4. eigvalsh函数:只计算对称方阵的特征值。
```python
import numpy as np
# 创建一个对称方阵
a = np.array([[1, 2], [2, 1]])
# 计算特征值
eig_vals = np.linalg.eigvalsh(a)
print("特征值:", eig_vals)
```
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