python求矩阵特征值

你可以使用 NumPy 库来求矩阵的特征值，具体步骤如下：

1. 导入 NumPy 库

import numpy as np

2. 定义一个矩阵

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

3. 调用 `np.linalg.eigvals()` 函数来求矩阵的特征值

eigvals = np.linalg.eigvals(A)

完整的代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigvals = np.linalg.eigvals(A)

print("矩阵 A 的特征值为：", eigvals)

输出结果为：

矩阵 A 的特征值为： [-0.37228132  5.37228132]

其中，`eigvals` 是一个包含矩阵所有特征值的数组。

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python求矩阵特征值特征向量

根据提供的引用[1]，可以使用NumPy库来求解矩阵的特征值和特征向量。具体步骤如下：

1.导入NumPy库

import numpy as np

2.定义矩阵

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

3.求解特征和特征向量

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

其中，`eigenvalues`是特征值，`eigenvectors`是特征向量。

4.输出结果

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

完整代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

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

python求矩阵特征值和特征向量

可以使用NumPy库中的eig函数来求矩阵的特征值和特征向量。

示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])

# 求特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

# 输出结果
print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果：

特征值： [ 3. -1.]
特征向量： [[ 0.70710678 -0.70710678]
 [ 0.70710678  0.70710678]]

其中，特征值为一个一维数组，每个元素对应一个特征值；特征向量为一个二维数组，每一列对应一个特征向量。