# eig()求解特征值和特征向量,返回元祖 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(C) print "Eigenvalues", eigenvalues print "Eigenvectors", eigenvectors for i in range(len(eigenvalues)): print "Left", np.dot(C, eigenvectors[:,i]) print "Right", eigenvalues[i] * eigenvectors 1. 2. 3. 4....
对特征值进行排序,然后对特征向量进行相应排序。 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(Z) 第7步 把特征向量的矩阵赋给P,把对角矩阵赋给D,特征值在对角线上,其它地方的值都为零。D对角线上的特征值将与P中相应的列相关联。 D = np.diag(eigenvalues) P = eigenvectors 第...
linalg.eig(A) print("Eigenvalues of A:", eigenvalues) print("Eigenvectors of A:\n", eigenvectors) 8.广播运算 NumPy 的广播(Broadcasting)功能是一种强大的机制,允许 NumPy 在执行算术运算时自动处理不同形状的数组。广播会按照一定的规则自动扩展数组的形状,使得它们的维度匹配,然后执行逐元素的运算。这...
得到协方差矩阵后,进一步获取协方差矩阵的特征向量和特征值。 # 计算协方差矩阵的特征值和特征向量# covariance_matrix为计算后的协方差矩阵eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(covariance_matrix) 选择主成分 根据特征值的大小选择最重要的特征向量(即主成分)。通常选择前k个特征向量,其中k小于原始特征的数量。
import numpy as npa = np.array([[2, 2, 1],[1, 3, 1], [1, 2, 2]])print("a = ")print(a)w, v = np.linalg.eig(a)print("\nEigenvalues:")print(w)print("\nEigenvectors:")print(v)特征值的总和(1+5+1=7)等于同一个矩阵的迹(2+3+2=7)!特征值(1x5x1=5)的乘积等于同...
eigenvalues, eigenvectors=np.linalg.eig(A)print("First tuple of eig", eigenvalues)print("Second tuple of eig\n", eigenvectors) 四、奇异值分解 奇异值分解,是一种因子分解运算,将一个矩阵分解为3个矩阵的乘积。奇异值分解是特征值分解一种推广。在 numpy.linalg 模块中的svd()函数可以对矩阵进行奇异值分...
print(Array4.dot(eigenvectors[1]) == eigenvalues[1]*eigenvectors[1])# [ True True] # 在线性代数中,矩阵可以对向量进行线性变换,这对数学中的线性方程组。 # numpy.linalg中的sovle()函数可以求解形如Ax=b的线性方程组,其中A为 # 系数矩阵,b为一维或二维的数组,x是未知量 ...
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix) print("特征值:") print(eigenvalues) print("特征向量:") print(eigenvectors) ``` 奇异值分解 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是矩阵分析中的另一个重要概念。在NumPy中,我们可以使用`numpy.linalg.svd`函数来进行奇异值分解。下面是一个示例代码...
linalg.eig(A) print("Eigenvalues of A:", eigenvalues) print("Eigenvectors of A:\n", eigenvectors) 8.广播运算 NumPy 的广播(Broadcasting)功能是一种强大的机制,允许 NumPy 在执行算术运算时自动处理不同形状的数组。广播会按照一定的规则自动扩展数组的形状,使得它们的维度匹配,然后执行逐元素的运算。这...
eigenvalues[1]*eigenvectors[1]) # [ True True] # 在线性代数中,矩阵可以对向量进行线性变换,这对数学中的线性方程组。 # numpy.linalg中的sovle()函数可以求解形如Ax=b的线性方程组,其中A为 # 系数矩阵,b为一维或二维的数组,x是未知量 # 如求解鸡兔同笼问题:上有35头,下有94足,求鸡兔个数 ...