numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式

yipeiwu_com5年前Python基础

在PCA中有遇到,在这里记录一下

计算矩阵的特征值个特征向量,下面给出几个示例代码:

在使用前需要单独import一下

>>> from numpy import linalg as LA
>>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3)))
>>> w; v
array([ 1., 2., 3.])
array([[ 1., 0., 0.],
    [ 0., 1., 0.],
    [ 0., 0., 1.]])
>>> w, v = LA.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]]))
>>> w; v
array([ 1. + 1.j, 1. - 1.j])
array([[ 0.70710678+0.j    , 0.70710678+0.j    ],
    [ 0.00000000-0.70710678j, 0.00000000+0.70710678j]])
>>> a = np.array([[1, 1j], [-1j, 1]])
>>> w, v = LA.eig(a)
>>> w; v
array([ 2.00000000e+00+0.j,  5.98651912e-36+0.j]) # i.e., {2, 0}
array([[ 0.00000000+0.70710678j, 0.70710678+0.j    ],
    [ 0.70710678+0.j    , 0.00000000+0.70710678j]])
>>> a = np.array([[1 + 1e-9, 0], [0, 1 - 1e-9]])
>>> # Theor. e-values are 1 +/- 1e-9
>>> w, v = LA.eig(a)
>>> w; v
array([ 1., 1.])
array([[ 1., 0.],
    [ 0., 1.]])

官方文档链接:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eig.html

以上这篇numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Django使用Channels实现WebSocket的方法

Django使用Channels实现WebSocket的方法

WebSocket - 开启通往新世界的大门 WebSocket是什么? WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket允许服务端主动向客户端推...

用python建立两个Y轴的XY曲线图方法

用python建立两个Y轴的XY曲线图方法

想把python提取出来的 加载点反力和某个单元的应力画在同一个XY曲线图上,由于两者数量级差太远,故而需要建立有两个Y轴的XY曲线图。 效果为: 代码如下: #创建Quatype,...

pytorch 自定义数据集加载方法

pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好...

python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法

本文实例讲述了python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这段代码非常有用,可以找到指定颜色相似的颜色,比如有一组8个颜色,现在给定...

实例讲解Python中浮点型的基本内容

1.浮点数的介绍 float(浮点型)是Python基本数据类型中的一种,Python的浮点数类似数学中的小数和C语言中的double类型; 2.浮点型的运算 浮点数和整数在计算机内部存...