Python中的Eig给出了不同的特征值？
在Python中，Eig函数是用于计算矩阵的特征值和特征向量的函数。特征值是一个标量，表示矩阵在特征向量方向上的伸缩比例。特征向量是一个非零向量，表示矩阵在特征值对应的特征向量方向上的变化。
Eig函数可以用于解决许多与特征值和特征向量相关的问题，例如：
- 特征值分解：将一个矩阵分解为特征值和特征向量的乘积，可以用于降维、数据压缩和特征提取等任务。
- 特征向量的选择：通过计算矩阵的特征值和特征向量，可以选择最相关的特征向量来表示数据，用于机器学习和数据分析等领域。
- 矩阵的对角化：通过特征值和特征向量，可以将一个矩阵对角化，简化矩阵的计算和分析。
- 动力系统的稳定性分析：特征值和特征向量可以用于分析动力系统的稳定性和振荡性质。
在腾讯云的产品中，与Python中的Eig函数相关的产品包括：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供了弹性计算能力，可以用于运行Python代码和进行矩阵计算。
- 人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform，简称AI MLP）：提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于特征提取和数据分析。
- 弹性MapReduce（Elastic MapReduce，简称EMR）：提供了大数据处理和分析的能力，可以用于处理包含大量矩阵计算的任务。
- 数据库（Cloud Database，简称CDB）：提供了高性能的数据库服务，可以存储和管理与矩阵计算相关的数据。
以上是腾讯云提供的一些与Python中的Eig函数相关的产品，更多产品和详细信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
在使用MATLAB eig函数计算对称矩阵的特征值和特征向量时，我遇到了一个问题。因此，我在Python numpy (numpy.linalg.eigh(D))中尝试了相同的子例程，它给出了所有实特征值和特征向量。Python的结果是正确的，因为我能够用一篇发表的论文来验证我的最终结果。
我的问题是，是什么原因导致MATLAB给出对称矩阵<em
浏览 5提问于2013-11-18得票数 3
当我将一个特征向量乘以一个矩阵时，它应该会产生与该特征向量乘以其相应的特征值相同的输出。我正在尝试验证我的特征向量和特征值是否像广告中所说的那样工作，但输出似乎不正确。cov_matrix = np.cov(scaled_data)b = eig_v
浏览 56提问于2020-07-19得票数 4
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所以本质上问题是Matlab和Python中的eig函数给了我不同的东西。我从一篇论文中复制数据，以确认我的数值方法是正确的(所以我知道答案-通过Matlab获得它们) 我试过了，还是没有进步。下面是使用的数据矩阵： 2852 170.380000000000 77.3190000000000 -51.0710000000000 -191.560000000000 105.410000000000for i
浏览 20提问于2019-04-19得票数 0
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这是Matlab代码，它返回V中的特征向量和D中的特征值。假设C是9*9矩阵，那么V是9*9矩阵，D是9*9对角线。矩阵。[V,D] = eig(C);这段代码给出了V1中的特征值和D中的特征向量。我将V1改为V，得到了一个对角的
浏览 51提问于2018-07-23得票数 -1
1回答
我以前从未使用过python，但现在需要它，因为我正在处理同事的项目。我想把矩阵的特征值绘制成矩阵元素的函数，也就是说，我的矩阵看起来像其中x是一个变量。因此，矩阵有三个特征值。eig=numpy.linalg.eigvals(M) eig2=eig[1]
e
浏览 4提问于2017-09-22得票数 2
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我正在做一些关于厄米特矩阵的工作。最初的工作是用matlab完成的，但现在我正在用python做一些后续工作。我在python中使用numpy，但我得到了python中报告的特征值和MatLab中的特征值之间的描述，有人能告诉我这里出了什么问题吗？我有更多关于这个问题的例子，但我有一个简单的例子：
import numpy as
浏览 0提问于2016-02-05得票数 1
2回答
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时w和v被证明是复
浏览 1提问于2018-02-27得票数 2
我想计算一个广义特征值问题的特征值，λ*M*v=K* v，其中λ是特征值，v是特征向量，M和K是矩阵。+ 0.00000i
0 3.25445>>> import numpy as np
>>>
浏览 4提问于2015-07-10得票数 2
我试图使用scipy.sparse.linalg.eigsh找到Python中稀疏Hermitian矩阵列表的最小特征值(如最负的，而不是最低的)。另外，我知道所有矩阵的特征值的上界和下界--分别称为eig_UB和eig_LB。我尝试过两种方法：
sigma=eig_LB.Subtracting 使用移位-反转模式，从每个矩阵的对角线(从而将最小的</em
浏览 12提问于2020-03-05得票数 0
1回答
我想在TensorFlow中使用特征值，但是它使用“tf.self_adjoint_eig”给出了错误的特征值/特征向量。在下面的代码中，我试图恢复原始矩阵，但是输出与原始矩阵不同，知道如何修复吗？`A11 = tf.constant([[1, 3],[1, 1]], dtype=tf.float32)e1 = tf.diag
浏览 0提问于2018-07-26得票数 3
1回答
在Python中，我通过eig()计算了数据矩阵eig()的特征向量和特征值。我希望找到数据的前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个最大特征值的两个特征向量，但我不知道如何用手头的数据(特征值、特征向量和X)来计算这些信息。计算的特征向量和特征值：
Eigenvectors = [[-0.68065502 -0.72805308 -0
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
2回答
我用numpy的eig函数得到一个数组，并将它转换成集合，集合应该去掉重复的特征值，并比较列表和集合的长度，我们可以推断是否有重复的特征值或not.The编码如下- from numpy.linalgimport eigif len(eig(A)[0])!else:
print "All distinct" 我得到的结果是&qu
浏览 38提问于2020-03-29得票数 0
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对于这个问题，我用python创建了一个8x8数组，并使用numpy的linalg工具找到了特征值和特征频率。但是，现在我需要通过检查det(A- lambda *I) = 0来验证这些特征值是否正确，其中A是8x8数组，i是单位矩阵，然后是lambda。我该如何在python中解决这个问题呢？我已经包括了我的代码，直到找到单位矩阵。, eig_vecs = np.linalg.eig(A)
print("The resu
浏览 32提问于2019-11-01得票数 0
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2回答
如何在Python中找到拉普拉斯(L)的域向量？我假设python不会按顺序返回特征值。我要取第二大特征值，然后将它与相应的特征向量匹配(在索引中匹配)？谢谢你的帮忙
浏览 4提问于2012-06-07得票数 5
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1回答
我用numpy的linalg.eig来寻找矩阵的特征值和向量。下面的矩阵有一个形式的单特征向量(t,0)。但是python给了我不同的结果：>>> print np.linalg.eig(a)
(array([ 2., 2.]), matrix
浏览 3提问于2015-09-30得票数 4
1回答
要得到特征值，我可以使用fit$values，我将得到如下列表 [34] 2.0013015 1.9891380 1.9874788 …
现在我要这些因子的特征值问题是--因为这些因素不是有序的--我如何才能匹配因子及其各自的特征
浏览 1提问于2018-06-28得票数 1
2回答
我试图使用Python中的Power方法从3x3矩阵中获取所有的特征值。然而，由于某些原因，我的方法从正确的特征值返回不同的特征值。我的矩阵:a= [1，2，3，2，4，5，3，5，-1]用我的方法返回的特征值</em
浏览 1提问于2018-01-22得票数 1
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我试图编写代码来计算对称矩阵的eign向量和eign值。我知道如何用笔和纸计算evalues，但是我有点困惑于！我是一个初学者，所以我可能是错误的解释api参数。8.000000然而，我期望在输出的某个地方我是不正确地使用api，还是读取错误的输出？另外，请建议我如何使用fortran完成相同的任务？和fortran一样，我无法得到正确<em
浏览 7提问于2015-09-01得票数 1
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我在计算特征向量( OpenCV中的值)时遇到了困难。我在Python (SciPy)中也做了同样的工作，但是在移植代码时遇到了困难。0.0530787037037037, 0.01657407407407407;对于以上值Sw，Sb，计算本征值，特征向量在SciPy (Python)中使用以下计算from scipy import linalg as l
浏览 9提问于2012-03-15得票数 0
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4回答
所以我可以使用linalg.eig或linalg.svd来计算主成分分析。当它们输入相同的数据时，每一个都返回不同的主成分/特征向量和特征值(我目前使用的是Iris数据集)。eig方法给了我一组不同的特征值/向量，我并不介意，除了这些特征值一旦相加，就等于维数(4)，可以用来找出每个分量对总方差的贡献程度。
拿linalg.eig返回的
浏览 0提问于2011-01-28得票数 3
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