python numpy 特征值 特征向量 算的不对啊，求救！

Posted 2023-03-17

import numpy as npx= np.mat([[4,-1,-1,-1,-1,0,0,0],[-1,3,-1,0,0,-1,0,0],[-1,-1,3,-1,0,0,0,0],[-1,0,-1,3,0,0,0,-1],[-1,0,0,0,2,0,0,-1],[0,-1,0,0,0,2,-1,0],[0,0,0,0,0,-1,2,-1],[0,0,0,-1,-1,0,-1,3]])a,b=np.linalg.eig(x)

python 算的结果 不对啊
有没有人 知道怎么回事？

print np.round(a,1)

参考技术A 看了半天，是一致的啊，你把python算的结果保留两位有效数字再看看追问

最小特征值应该是0
并没有。。。
特征向量也不对应

为啥用 numpy 计算 2×2 矩阵的特征向量会使我的 Python 会话崩溃？

【中文标题】为啥用 numpy 计算 2×2 矩阵的特征向量会使我的 Python 会话崩溃？

【英文标题】：Why calculations of eigenvectors of a 2 by 2 matrix with numpy crashes my Python session?为什么用 numpy 计算 2×2 矩阵的特征向量会使我的 Python 会话崩溃？

【发布时间】：2013-10-06 08:40:20

【问题描述】：

我尝试执行以下操作：

import numpy as np
from numpy import linalg as la
w, v = la.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]]))

因此，python 会话崩溃并显示以下消息：

Illegal instruction (core dumped)

我尝试使用 scipy 而不是 numpy。结果是一样的。

【问题讨论】：

你应该检查你的 blas/lapack 安装。

“非法指令”表示您安装了支持 SSE/SSE3 的二进制文件，而您的 CPU 不支持这些功能。

【参考方案1】：

我怀疑你的 python/numpy/scipy 安装有问题，因为当我尝试它时我没有问题。

Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26) 
[GCC 4.7.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> from numpy import linalg as la
>>> w, v = la.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]]))
>>> w
array([ 1.+1.j,  1.-1.j])
>>> v
array([[ 0.70710678+0.j        ,  0.70710678+0.j        ],
       [ 0.00000000-0.70710678j,  0.00000000+0.70710678j]])
>>> 

我建议您尝试全新安装。