numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式
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
>>>fromnumpyimportlinalgasLA
>>>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-valuesare1+/-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毛票票。
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