np.linalg.eig
时间: 2023-07-11 21:57:48 浏览: 150
np.linalg.eig是numpy库中的一个线性代数函数,用于计算矩阵的特征值和特征向量。该函数的输入参数是一个矩阵,返回值为一个元组(eigvals, eigvecs),其中eigvals为特征值组成的一维数组,eigvecs为特征向量组成的二维数组,其中每一列为一个特征向量。特征值表示矩阵在该特征向量方向上的伸缩程度,特征向量表示在该方向上的变化方向。np.linalg.eig函数可以用于许多线性代数相关的问题,例如主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。
相关问题
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。
np.linalg.eig eigh
`np.linalg.eig`函数是NumPy库中用于计算普通方阵的特征值和特征向量的函数。它可以接受一个方阵作为输入,并返回一个包含特征值和特征向量的元组。
而`np.linalg.eigh`函数则是用于计算对称方阵的特征值和特征向量的函数。它与`np.linalg.eig`类似,但是针对对称矩阵的特征值计算进行了优化。对于对称方阵,`np.linalg.eigh`通常比`np.linalg.eig`更快且更精确。
如果你的矩阵是对称的,可以使用`np.linalg.eigh`函数来计算特征值和特征向量。否则,可以使用`np.linalg.eig`函数来计算。
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