Python numpy linalg.eigvals用法及代码示例 |
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计算一般矩阵的特征值。 eigvals 和 eig 之间的主要区别：不返回特征向量。 参数： a： (…, M, M) 数组将计算其特征值的复数或实值矩阵。 返回： w： (..., M,) ndarray特征值，每个都根据其多重性重复。它们不一定是有序的，对于实矩阵也不一定是实数。 抛出： LinAlgError如果特征值计算不收敛。 注意：广播规则适用，有关详细信息，请参阅 numpy.linalg 文档。 这是使用_geev LAPACK 例程来实现的，该例程计算一般方阵的特征值和特征向量。 例子：说明，使用对角矩阵的特征值是其对角元素的事实，将左侧的矩阵乘以正交矩阵，Q，并且在右边Q.T(转置Q)，保留“middle” 矩阵的特征值。换句话说，如果Q是正交的，那么Q * A * Q.T具有相同的特征值A： >>> from numpy import linalg as LA >>> x = np.random.random() >>> Q = np.array([[np.cos(x), -np.sin(x)], [np.sin(x), np.cos(x)]]) >>> LA.norm(Q[0, :]), LA.norm(Q[1, :]), np.dot(Q[0, :],Q[1, :]) (1.0, 1.0, 0.0)现在将一个对角矩阵乘以一边的Q，另一边乘以Q.T： >>> D = np.diag((-1,1)) >>> LA.eigvals(D) array([-1., 1.]) >>> A = np.dot(Q, D) >>> A = np.dot(A, Q.T) >>> LA.eigvals(A) array([ 1., -1.]) # random |
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