Python 求矩阵特征向量

要求矩阵特征向量，可以使用 NumPy 库中的 linalg.eig 函数。

示例代码如下：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

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

# 输出特征值和特征向量
print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果如下：

特征值： [-0.37228132  5.37228132]
特征向量： [[-0.82456484 -0.41597356]
 [ 0.56576746 -0.90937671]]

其中，特征值存储在 eigenvalues 变量中，特征向量存储在 eigenvectors 变量中。

相关问题

python 求矩阵特征向量

要求矩阵的特征向量，可以使用 numpy 库中的 eig 函数。该函数可以计算矩阵的特征值和特征向量。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])

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

# 输出特征值和特征向量
print("特征值为：", eigenvalues)
print("特征向量为：", eigenvectors)

输出结果为：

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

这里的 eigenvalues 是一个一维数组，包含了矩阵的特征值。eigenvectors 是一个二维数组，每一列是矩阵的一个特征向量。

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)