写出 Python 里计算矩阵特征值的两个函数及其异同。

两个函数分别是 numpy.linalg.eig() 和 numpy.linalg.eigh()，它们都可以用来计算矩阵的特征值和特征向量。不同之处在于，eig() 可以用于计算非对称矩阵的特征值和特征向量，而 eigh() 只能用于对称或厄米矩阵的特征值和特征向量的计算。此外，eigh() 还可以保证特征值是实数且按升序排列。

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python计算矩阵特征值

要在Python中计算矩阵的特征值，你可以使用NumPy库中的`eigvals`函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个2x2的矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

print("矩阵的特征值：", eigenvalues)

运行以上代码，你将得到矩阵的特征值 `[5.37228132, -0.37228132]`。请注意，`eigvals`函数返回一个包含所有特征值的一维数组。

python计算矩阵特征值的代码

以下是Python中计算矩阵特征值的示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

# 输出结果
print("矩阵的特征值为：")
for value in eigenvalues:
    print(value)

运行结果：

矩阵的特征值为：
16.116843969807043
-1.1168439698070415
-1.3036777264746825e-15

上述代码中，我们使用了NumPy库的`linalg.eigvals`函数来计算矩阵的特征值。该函数返回一个包含矩阵特征值的一维NumPy数组。在输出结果时，我们遍历这个数组并逐个输出特征值。