python+pillow绘制矩阵盖尔圆简单实例

yipeiwu_com6年前Python基础

本文主要研究的是使用Python+pillow绘制矩阵盖尔圆的一个实例,具体如下。

盖尔圆是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为:

与盖尔圆有关的两个定理为:

定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔圆的并集之中。

定理2:将矩阵A的全体盖尔圆的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔圆组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔圆组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值。

与盖尔圆定理有关的几个推论为:

推论1:孤立盖尔圆中恰好包含一个特征值。

推论2:实矩阵的孤立盖尔圆恰好包含一个实特征值。

推论3:盖尔圆方法中盖尔圆半径可以按列求和。(因为方阵转置后特征值不变)

下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔圆:

当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时,得到的图形如下:

当输入矩阵[[6,27,33],[39,28,17],[80,60,71]]时,得到的图形如下:

总结

以上就是本文关于python+pillow绘制矩阵盖尔圆简单实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

Python采用raw_input读取输入值的方法

本文较为详细的介绍了python中raw_input的用法,使用raw_input 能够很方便的丛控制台读入数据。具体用法示例如下: 1.输入字符串 #13222319810101*...

BP神经网络原理及Python实现代码

BP神经网络原理及Python实现代码

本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类,所有的代码都在下面;在构造的数据(通过程序构造)上做了验证,经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97...

Python解析json之ValueError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2(char 1)

前言 在Python中提供了json包来方便快捷的解析json字串的转换过程,但是碰到了一个比较奇怪的问题,就是不太正确的json串如何来解析? 1. 问题的提出 今天在处理一个http...

在linux下实现 python 监控usb设备信号

1. linux下消息记录 关于系统的各种消息一般都会记录在/var/log/messages文件中,有些主机在中默认情况下有可能没有启用,具体配置方法可参考下面这篇博客: 系统日志配置...

Python中函数参数设置及使用的学习笔记

Python中函数参数设置及使用的学习笔记

一、参数和共享引用: In [56]: def changer(a,b): ....: a=2 ....: b[0]='spam' ....: In [57...