Python 中的 numpy.linalg.eig()方法
原文:https://www . geesforgeks . org/numpy-linalg-EIG-method in-python/
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。
语法: numpy.linalg.eig()
参数:一个方阵。
Return: 它会返回两个值第一个是特征值，第二个是特征向量。
例 1:
计算机编程语言
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]]
例 2:
计算机编程语言
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]]
