python计算矩阵[1,0.63,0.45],[0.63,1,0.35],[0.45,0.35,1]特征值

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：

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。

使用python计算邻接矩阵的特征值

可以使用 NumPy 库来计算邻接矩阵的特征值。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 定义邻接矩阵
adj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])

# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(adj_matrix)

print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果：

特征值： [-1.  1.  0.]
特征向量： [[-0.70710678  0.          0.70710678]
 [ 0.70710678  0.          0.70710678]
 [ 0.          1.          0.        ]]

其中，`eigenvalues` 是特征值，`eigenvectors` 是特征向量。特征值的个数等于邻接矩阵的维度，特征向量的维度与邻接矩阵相同。