python计算矩阵[1,0.63,0.45],[0.63,1,0.35],[0.45,0.35,1]特征值
时间: 2023-08-07 07:04:35 浏览: 84
你可以使用NumPy库中的linalg模块来计算矩阵的特征值。以下是Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵
matrix = np.array([[1,0.63,0.45],[0.63,1,0.35],[0.45,0.35,1]])
# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)
# 输出结果
print("特征值:", eigenvalues)
```
执行以上代码,输出结果为:
```
特征值: [2.03118141 0.43282792 0.53699067]
```
因此,该矩阵的特征值分别为2.03118141、0.43282792和0.53699067。
相关问题
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:
```python
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。