python计算矩阵的特征值,python求特征向量

　　作为python中比较简单的编程方法，可以实现线性计算。numpy库提供了矩阵运算，可以实现矩阵特征向量的计算。scipy还可以实现numpy库提供的矩阵运算功能，这是numpy库提供的矩阵运算的扩展。介绍了python中计算矩阵特征向量的两种方法：1 .使用函数numpy . linalg . EIG(a)；2.用scipy.linalg.eig()计算方阵的特征向量(numpy方法的扩展)。

　　一、使用numpy.linalg.eig(a)函数

　　参数：

　　答：你要计算奇异值和右奇异值的方阵。

　　返回值：

　　w:特征值。每个特征值根据其多重性重复。除非虚部为0，否则该数组将是复杂类型。当传递的参数A是实数时，得到的特征值是实数。

　　v:特征向量。

　　使用实例

　　fromnumpyimportlinalgasLA

　　a=np.array([[1，1j]，[-1j，1]])

　　w，v=LA.eig(a)

　　w；v

　　array([2.000000000 e 00 0 . j，5.98651912 e-36 0 . j])#即{2，0}

　　数组([[0.00000000 0.70710678j，0.70710678 0.j)，

　　[0.70710678 0.j，0.0000000 0.70710678j]])

　　a=np.array([[1 1e-9，0]，[0，1-1e-9]])

　　#理论值1 /-1e-9

　　w，v=LA.eig(a)

　　w；v

　　数组([1。1.])

　　数组([[1。0.],

　　[0.1.]])二、使用scipy.linalg.eig()计算方阵的特征向量（numpy方法的拓展）

　　1、语法格式

　　Print(Eig: ，lg.eig(arr))#求矩阵arr的特征向量2、使用实例

　　#编码：utf-8

　　从_ _未来_ _进口部

　　fromscipyimportlinalgasla

　　fromscipyimportoptimize

　　重要症状

　　importnumpyasnp

　　sympy.init_printing()

　　importmatplotlib.pyplotasplt

　　#使用scipy求解矩阵特征值

　　A=np.array([[1，3，5]，[3，5，3]，[5，3，9]])

　　evals，evecs=la.eig(A)

　　Eigvalues=la.eigvalsh(A)以上是python中计算矩阵特征向量的两种方法。希望他们能帮到你~

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