numpy.linalg.eig()계산 매트릭스 특징 벡터 방식
1575 단어 numpylinalg.eig행렬특징 벡터
행렬 의 특징 값 의 특징 벡터 를 계산 하고 다음 에 몇 가지 예시 코드 를 제시한다.
사용 하기 전에 따로 import 를 해 야 합 니 다.
>>> 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.]])이상 의 numpy.linalg.eig()계산 매트릭스 특징 벡터 방식 은 바로 소 편 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.여러분 에 게 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
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