numpy求解特征值和特征向量
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特征值和特征向量
特征值就是方程Ax=ax的根, 是一个标量
特征向量是关于特征值的向量
Key_Function
np.linalg.eigvals函数, 计算矩阵的特征值
np.linalg.eig函数, 返回包含特征值和对应的特征向量的元组
Code
import numpy as np A = np.mat("1 -2 1; 0 2 -8; -4 5 9") print(A) ‘‘‘ [[ 1 -2 1] [ 0 2 -8] [-4 5 9]] ‘‘‘ b = np.array([0, 8, -9]) print(b) ‘‘‘ [ 0 8 -9] ‘‘‘ x = np.linalg.solve(A, b) print(x) # [ 29. 16. 3.] print(np.dot(A, x)) # [[ 0. 8. -9.]]
数学概念
对于给定矩阵A,寻找一个常数λ(可以为复数)和非零向量x,使得向量x被矩阵A作用后所得的向量Ax与原向量x平行,并且满足Ax=λx。
以上是关于numpy求解特征值和特征向量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
用 numpy 计算 k 个最大特征值和相应特征向量的最快方法