np.linalg.eigvals

np.linalg.eigvals是一个NumPy库中的函数，用于计算给定矩阵的特征值（eigenvalues）。特征值是方阵矩阵在线性代数中的一个重要概念，它描述了矩阵变换时的缩放因子。这个函数接受一个方阵作为输入，并返回一个包含该矩阵的特征值的一维数组。特征值可以用于许多数学和科学领域的问题，例如在机器学习算法中的主成分分析（PCA）等。

相关问题

python np.linalg.eigvals(v)

在Python中，np.linalg.eigvals(v)函数用于计算给定方阵的特征值。特征值是一个方阵的一个标量，表示方阵在某个线性变换下的伸缩比例。该函数接受一个参数v，代表输入的方阵。它返回一个由方阵v的特征值组成的一维数组。

要注意的是，该函数只能计算方阵的特征值，即方阵的行数和列数必须相等。如果你想要计算非方阵的特征值，可以考虑使用np.linalg.eig函数。

以下是一个使用np.linalg.eigvals(v)函数的示例：

import numpy as np

v = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues = np.linalg.eigvals(v)
print(eigenvalues)

运行结果将打印出v的特征值。请注意，特征值的顺序可能会有所不同，但是特征值之间的相对顺序是不变的。

和中的代码片段并没有涉及到np.linalg.eigvals(v)函数的使用，因此在这里没有引用到这些内容。

np.linalg.eig

np.linalg.eig是numpy库中的一个线性代数函数，用于计算矩阵的特征值和特征向量。该函数的输入参数是一个矩阵，返回值为一个元组(eigvals, eigvecs)，其中eigvals为特征值组成的一维数组，eigvecs为特征向量组成的二维数组，其中每一列为一个特征向量。特征值表示矩阵在该特征向量方向上的伸缩程度，特征向量表示在该方向上的变化方向。np.linalg.eig函数可以用于许多线性代数相关的问题，例如主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。