np.linalg.eig()怎么用代码写

`np.linalg.eig()` 函数用于求解一个方阵的特征值和特征向量。可以使用以下代码来调用该函数：

import numpy as np

# 构造一个2x2的方阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求解特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)

# 输出特征值和特征向量
print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果：

特征值： [-0.37228132  5.37228132]
特征向量： [[-0.82456484 -0.41597356]
 [ 0.56576746 -0.90937671]]

其中，`eigenvalues` 是一个包含特征值的一维数组，`eigenvectors` 是一个包含特征向量的二维数组，其中每一列是一个特征向量。

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：

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。