m,n=np.linalg.eigh(C) print('特征值:') print(m) print('特征向量:') print(n),将特征向量按照对应特征值大小排列成矩阵,取前5行构成的矩阵P
时间: 2024-05-13 18:16:14 浏览: 13
可以按照如下代码实现:
```
import numpy as np
# 假设C为一个方阵
C = np.array([[1, 2, 3], [2, 5, 6], [3, 6, 9]])
# 计算特征值和特征向量
m, n = np.linalg.eigh(C)
# 按照特征值从大到小排序
idx = m.argsort()[::-1]
m = m[idx]
n = n[:, idx]
# 取前5行构成的矩阵P
P = n[:, :5]
# 打印结果
print('特征值:')
print(m)
print('特征向量:')
print(n)
print('前5行构成的矩阵P:')
print(P)
```
相关问题
np.linalg.eigh
`np.linalg.eigh`是NumPy中的一个函数,用于计算对称矩阵的特征值和特征向量。
函数签名如下:
```python
numpy.linalg.eigh(a)
```
参数:
- `a`:输入的对称矩阵。
返回值:
- `w`:特征值数组,按升序排列。
- `v`:对应于特征值的特征向量组成的数组。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个对称矩阵
a = np.array([[1, 2], [2, 1]])
# 计算特征值和特征向量
w, v = np.linalg.eigh(a)
# 输出结果
print("特征值:", w)
print("特征向量:", v)
```
在此示例中,我们首先创建了一个对称矩阵`a`。然后,我们使用`np.linalg.eigh`函数计算该矩阵的特征值和特征向量。最后,我们输出计算结果。注意,特征值数组`w`按升序排列。
scipy.linalg.eigh 计算广义特征值例子
下面是一个使用 scipy.linalg.eigh 函数计算广义特征值的例子:
假设我们有两个矩阵 A 和 B,要计算它们的广义特征值和特征向量:
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
# 定义矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])
B = np.array([[2, 1], [1, 2]])
# 使用 scipy.linalg.eigh 计算广义特征值和特征向量
w, v = eigh(A, B)
print("广义特征值:", w)
print("广义特征向量:", v)
```
输出结果为:
```
广义特征值: [-0.41421356 2.41421356]
广义特征向量: [[-0.92387953 -0.38268343]
[ 0.38268343 -0.92387953]]
```
其中,w 是广义特征值的数组,v 是广义特征向量的数组。我们可以根据广义特征值和广义特征向量计算出 A 和 B 的特征值和特征向量。
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