numpy.linalg.eig() 計算矩陣特征向量方式
更新時間：2019年11月29日 10:09:12 作者：chixujohnny
今天小編就為大家分享一篇numpy.linalg.eig() 計算矩陣特征向量方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
在PCA中有遇到，在這里記錄一下
計算矩陣的特征值個特征向量，下面給出幾個示例代碼：
在使用前需要單獨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.]])
官方文檔鏈接：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eig.html
以上這篇numpy.linalg.eig() 計算矩陣特征向量方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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