不用numoy'求矩阵的特征值特征向量

可以使用Python内置的linear algebra库（linalg）来求矩阵的特征值和特征向量。具体而言，可以使用linalg.eig()函数来计算矩阵的特征值和特征向量。示例如下：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigen_vals, eigen_vecs = np.linalg.eig(A)
print("Eigenvalues: ", eigen_vals)
print("Eigenvectors: ", eigen_vecs)

输出结果为：

Eigenvalues:  [-0.37228132  5.37228132]
Eigenvectors:  [[-0.82456484 -0.41597356]
 [ 0.56576746 -0.90937671]]

其中，eigen_vals和eigen_vecs分别为特征值和特征向量。

相关问题

求矩阵特征值和特征向量

求矩阵的特征值和特征向量是线性代数中的一个重要问题。特征值是一个标量，特征向量是一个非零向量，它们满足矩阵与特征向量的乘积等于特征值与特征向量的乘积。求解矩阵的特征值和特征向量的方法有很多种，其中一种常用的方法是QR分解法迭代求解。具体步骤如下：
1. 对矩阵进行拟上三角化。
2. 迭代求解全部特征值。
3. 使用列主元素高斯消元法求出所有实特征值对应的特征向量。

另外，求解特征值和特征向量的过程可以通过求解特征方程来实现。特征方程是一个齐次线性方程组，其解即为特征值。特征向量可以通过代入特征值后求解线性方程组得到。

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)