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我正在尝试得到矩阵的一组特征值相对于失谐因子ε的曲线图。我希望这个图看起来像这样的Matlab Plot using eig() 但是，当我使用np.linalg.eigvals时，我得到以下Python eigvals plot 我也尝试过使用提供Pythoneigvalsh plot的np.linalg.eigvalsh。问题似乎是在函数返回时特征值是如何排序的。我想知道是否有任何方法可以得到它
浏览 21提问于2021-06-25得票数 0
为什么Scipy和Np Linalg产生来自同一矩阵的不同特征值？import numpy as np#Eigenvalues: ([ 3.56155281, -0.56155281])
#Eigenvalues: ([-0.302775
浏览 0提问于2016-04-18得票数 0
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我有N个列向量形式的特征值。因此，有N个特征向量对应于这些特征值，形成特征向量矩阵。
现在，我正在解决的问题要求我按降序对特征值列向量进行排序。如何以与其特征值相同的顺序对特征向量矩阵进行排序，以保持一致性？
浏览 3提问于2011-07-06得票数 6
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对于我的情况，它是40000*40000元素，我只需要这个矩阵来计数特征值。A=np.array([((Nx-2)(Nz-2))[1/4],((Nx-2)(Nz-2))[1/2],((Nx-2)(Nz-2))[2],((Nx-2)(Nz-2))[1/2]-2)*(Nz-2), (Nx-2)*(Nz-2)).toarray()
Fi
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
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用Python并行精确矩阵对角化
、、、、
是否有人知道并行精确矩阵对角化的实现版本(可能使用的是the /numpy)(等价地，找到特征系统)？如果有帮助的话，我的矩阵是对称的和稀疏的。我不想花一天的时间重新发明轮子。编辑：
我的矩阵至少有10,000×10,000(但最好至少大20倍)。目前，我只能访问一台4核英特尔机器(超线程，每个内核有2个进程)，每台拥有12 to的3.0GHz。稍后，我
浏览 7提问于2014-07-28得票数 1
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我想从矩阵中提取线性独立的样本。我想对其使用特征值。但问题是基于numpy/scipy的函数会给出排序后的特征值列表。通过该方法，我丢失了原始矩阵的哪个特征值对应于哪个行向量的信息，以便小心地删除它们。我尝试创建自己的代码来计算特征值： numpy.linalg.solve(numpy<
浏览 17提问于2019-05-26得票数 0
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例如：lim = 3y = np.random.uniform我一直试图使用pdf方法scipy.stats.multivariate_normal来完成这个任务，但是我想我一定是不正确地使用了这个方法。我要做的就是定义协方差矩阵，将长轴和长轴作为特征方向，对每个点使用pdf方法，对这些概率进行排序，并选择这些概率<
浏览 0提问于2017-06-15得票数 1
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我正在尝试对一幅图像使用光谱聚类。我首先计算亲和度矩阵，然后尝试获得特征向量。但是，在7056x7056矩阵上，eig()调用花费的时间太长。对如何改进这一点有什么建议吗？也许我应该使用一种不同形式的亲和力？import matplotlib.pyplot as pltImg2 = Img.flatten
浏览 1提问于2011-07-22得票数 5
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给定下列马尔可夫矩阵：A = numpy.array([[0.9, 0.1],[0.15, 0.85]])B = A.copy()这里是B[0] = [0.6, 0.4]。到现在为止还好。根据
平稳概率向量定义为在过渡矩阵的
浏览 6提问于2012-05-08得票数 4
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我想知道numpy是否有有效的实现来计算对称矩阵的最大或最小特征值，如果可能的话，不需要全谱分解。scipy/稀疏/linalg/eigsh可以输出k个最小(最大)特征值和特征向量；scipy/linalg/eigh还提供了选择特征值子集的选项；numpy/linalg/eigvalsh输出所有特征值</
浏览 4提问于2014-06-25得票数 4
这是我的剧本：import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.sparse.linalg：
我希望这来自于对库仑势奇点的不同处理(虽然我选择了偶数点以避免x= 0)，因为numpy和fine对于谐振子和Morse势
浏览 1提问于2019-08-27得票数 7
可能重复：
为什么会有副本？只是为了向后兼容？如果是的话，为什么在不同
浏览 2提问于2012-05-26得票数 7
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我需要找到马尔可夫模型的稳态，使用它们的转移矩阵的左特征向量，使用一些python代码。数学是清楚的，但是如何让python计算它并返回正确的特征向量还不清楚。这个问题的其他答案，如，似乎没有使用左特征向量，所以这些不可能是正确的解。提供了一个部分解，但它不考虑较大的转移矩阵的无序特征值。好的
浏览 4提问于2015-10-28得票数 4
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我构造了一个100*100矩阵k，并希望使用numpy.linalg.eig对角化它。100,100))np.fill_diagonal(k[1:,:-1],1.5)当我尝试更小的矩阵时，例如特征值w和特征向量v是实数。但当我尝试更大的矩阵或整个完整矩阵
浏览 1提问于2018-02-27得票数 2
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我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python，但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容，其中A是我的问题标题的矩阵。eig(S);
% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy如果我错了，请纠正我，在MATLAB中，第一行eig(S)返回的是特征向量，第二行返回的是
浏览 32提问于2019-08-24得票数 2
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目前我正在使用numpy，它可以完成这项工作。但是，由于我正在处理几千行/列的矩阵，稍后这个数字将上升到数万，我想知道是否存在可以更快地执行这种计算的软件包？
浏览 1提问于2011-07-14得票数 43
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以前也曾问过类似的问题，但似乎没有人回答我的例子。我使用Mathematica和SciPy计算矩阵A的特征值和特征向量；特征值是一致的，但对于特征向量则不是这样：(3)利用外积计算变换矩阵T将SciPy的特征向量发送给Ma
浏览 0提问于2014-09-08得票数 2
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我正在寻求解决一种类型的问题：Aw = xBw，其中x是标量(特征值)，w是特征向量，A和B是对称的等维平方数矩阵。如果A和B为d x d，我应该能够找到d x/w对。我该如何在numpy中解决这个问题？我在Scipy文档中查找，但没有找到任何我想要的东西。
浏览 2提问于2014-07-15得票数 9
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MATLAB的函数可以非常方便地确定一个矩阵，该矩阵可以给出系统所需的特征值。我正在尝试用Python语言实现它，但似乎不是一个类似的函数，而且我似乎永远也找不到比numpy或scipy文档更好的东西了。
浏览 0提问于2013-02-24得票数 2
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本征惯性张量的主轴形式
、、、
我想要计算惯性张量的主轴形式，它与惯性的变化是一致的。目前，本征输出计算出的特征值(Ia，Ib，Ic)从最小到最大，这就扰乱了x，y，z惯性矩的阶数。这不允许我将特征值直接映射到对角惯性张量。由此构造了一个3x3惯性矩阵。这个惯性在坐标系A中，可以有非零的非对角线分量.我可以观察到这个惯性矩阵不断变化，这取决于我的身体的运动。如您所见，特征值按升
浏览 1提问于2019-01-22得票数 0
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