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Python numpy.linalg.eig()用法及代码示例

在NumPy中,我们可以借助numpy.linalg.eig()计算给定方阵的特征值和右特征向量。它将一个正方形数组作为参数,它将返回两个值,第一个是数组的特征值,第二个是给定正方形数组的右特征向量。

用法:numpy.linalg.eig()

参数:方阵。

Return:它将返回两个值,第一个是特征值,第二个是特征向量。

范例1:



Python

import numpy as np 
  
  
mat = np.mat("1 -2;1 3") 
  
# Original matrix 
print(mat) 
print("") 
evalue, evect = np.linalg.eig(mat) 
  
# Eigenvalues of the said matrix" 
print(evalue) 
print("") 
  
# Eigenvectors of the said matrix 
print(evect)

输出:

[[ 1 -2]
 [ 1  3]]

[2.+1.j 2.-1.j]

[[ 0.81649658+0.j          0.81649658-0.j        ]
 [-0.40824829-0.40824829j -0.40824829+0.40824829j]]

范例2:

Python

import numpy as np 
  
  
mat = np.mat("1 2 3;1 3 4;3 2 1") 
  
# Original matrix 
print(mat) 
print("") 
evalue, evect = np.linalg.eig(mat) 
  
# Eigenvalues of the said matrix" 
print(evalue) 
print("") 
  
# Eigenvectors of the said matrix 
print(evect)

输出:

[[1 2 3]
 [1 3 4]
 [3 2 1]]

[ 6.70156212  0.29843788 -2.        ]

[[-0.5113361  -0.42932334 -0.40482045]
 [-0.69070311  0.7945835  -0.52048344]
 [-0.5113361  -0.42932334  0.75180941]]

相关用法

注:本文由堆栈答案筛选整理自vipinyadav15799大神的英文原创作品 numpy.linalg.eig() Method in Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。