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矩阵特征值 python

时间: 2025-01-24 21:55:14 浏览: 39

### 如何使用 Python 计算矩阵的特征值 #### 使用 NumPy 计算矩阵的特征值可以利用 `numpy.linalg.eig` 函数来计算给定方阵的特征值和右特征向量。下面是一个具体的例子： ```python import numpy as np # 创建一个 2x2 的矩阵 A A = np.array([[4, 2], [1, 3]]) # 调用 linalg.eig 方法获取特征值与特征向量 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) print("Eigenvalues:", eigenvalues) print("Eigenvectors:\n", eigenvectors) ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的 2×2 方阵并调用 `np.linalg.eig()` 来获得其对应的特征值以及相应的特征向量[^4]。 #### 使用 SciPy 计算矩阵的特征值 SciPy 提供了一个更广泛的科学计算工具集，在某些情况下可能更适合处理复杂的数值问题。同样地，也可以借助于 `scipy.linalg.eig` 完成同样的任务： ```python from scipy import linalg import numpy as np B = np.array([[0.3, 0.6], [0.7, 0.2]]) evals, evecs = linalg.eig(B) print("The eigenvalues are {}.".format(evals)) print("The corresponding eigenvectors are:") for ev in evecs.T: print(ev) ``` 这段程序说明了怎样导入必要的库并通过 `linalg.eig` 接口执行特征分析操作[^2]。

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