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numpy求特征向量_python计算矩阵

文章目录 python — numpy计算矩阵特征值,特征向量 一、数学演算 二、numpy实现 转载请备注原文出处,谢谢:https://blog.csdn.net/pentiumCM/article.../details/105652853 python — numpy计算矩阵特征值,特征向量 一、数学演算 示例: 首先参考百度demo的来看一下矩阵的特征值和特征向量的解题过程及结果。...可知矩阵A:特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。...特征值为2对应的特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化,单位化之后的结果如下: 特征值为1对应的特征向量为 [ 1/√6, 2/√6, -1/√6]T,即 [ 0.40824829.../usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @Author : pentiumCM @Email : 842679178@qq.com @Software: PyCharm

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    Python——绘制圆形

    .,0.)为圆心坐标的方式进行圆的绘制,我这里使用了两种方法进行计算,相对来说难度都不大,但是一个是使用con与sin进行绘制的,另外的第二个使用的是sqrt开根号的方式进行绘制的,过程中我们要注意所有的变量都是浮点数...,如果只进行整数计算在单位坐标内是很难绘制出来一个比较好看圆的。...Python画图之turtle模块: 在中国电子学会组织的“全国青少年软件编程等级考试”Python一级考纲里要求考生知道turtle库的功能,知道如何导入该库文件,掌握它的使用方法:前进、后退、左右转...()),好像笔尖放在纸上一样; 开始画图时,设置笔向下,按照要求移动绘制图形。...绘制结束,将笔抬起turtle.penup()

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    用python求解特征向量和拉普拉斯矩阵

    学过线性代数和深度学习先关的一定知道特征向量和拉普拉斯矩阵,这两者是很多模型的基础,有着很重要的地位,那用python要怎么实现呢?...特征值和特征向量 import scipy as sc #返回特征值,按照升序排列,num定义返回的个数 def eignvalues(matrix, num): return sc.linalg.eigh...(matrix, eigvalues(0, num-1))[0] #返回特征向量 def eighvectors(matrix): return sc.linalg.eigh(matrix,...很容易得知它的特征值是1,2,3 matrix = sc.diag([1,2,3]) #调用特征值函数,获取最小的特征值 minValue = eighvalues(matrix, 1) #调用特征向量函数...,获取所有的特征向量 vectors = eighvectors(matrix, 3) 拉普拉斯矩阵 很多图模型中都涉及到拉普拉斯矩阵,它有三种形式,这次给出的代码是D-A(度矩阵-邻接矩阵)和第二种标准化的形式

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    特征向量(Feature Vectors)

    我们就得到了这两种形状的特征向量。...orb为每个关键点计算相应的特征向量,orb算法创建仅包含1和0的特征向量,因此也被称为二元特征向量 ORB,不仅速度快,不受噪声照明、和图像变换,如旋转的影响 FAST 特征提取 ORB特征检测第一步第一步是找到图像中的关键点...随机对中的第一个像素,这里显示的是蓝色正方形,是从以关键点为中心的高斯分布绘制的,具有标准偏差或Sigma的扩展。...随机对中的第二个像素,这里显示为黄色正方形,是从以该第一像素为中心的高斯分布绘制的,标准偏差Sigma大于2。经验表明,这种高斯选择提高了特征匹配率。...在这个例子中,我们看到,第二个像素比第一个像素亮,所以我们给特征向量的第一个比特位赋值为0。特征向量的第一位对应于该关键点的第一对随机点。

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    如何计算特征向量?

    在Python中,特征向量是线性代数中的一个概念,它指的是一个方阵(即行数和列数相等的矩阵)乘以一个向量后,得到的新向量和原向量是共线的,即新向量是原向量的某个标量倍。...,\( \lambda \) 是对应于特征向量 \( v \) 的特征值:在Python中,我们可以使用`numpy`库来计算一个矩阵的特征值和特征向量。...特征值和特征向量在机器学习、图像处理、数值分析等领域中都有广泛的应用,例如在主成分分析(PCA)中,特征向量可以用来找到数据的主要变化方向。在Python中,计算特征向量通常涉及以下步骤:1....请注意,特征向量的计算要求矩阵必须是方阵(即行数和列数相等)。此外,特征向量的结果可能不是唯一的,因为特征向量可以在不改变其方向的情况下进行缩放。如何判断矩阵是否可逆?...在Python中,判断一个矩阵是否可逆通常有以下几种方法:1. **检查行列式(Determinant)**: 一个矩阵是可逆的当且仅当它的行列式不为零。

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    【python图像处理】python绘制

    3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。...准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts...安装好这个模块后,即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。 下面以实例进行说明。...1、3D表面形状的绘制 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...4、绘制3D直方图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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    Python matplotlib绘制散点图

    上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:Python matplotlib绘制折线图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...一、matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013...上面的代码已经实现了简单的散点图,但只把点绘制出来了,很多信息都不完整,所以需要进行优化。...在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点的颜色,使用s='大小'来设置点的大小,并设置label用于图例展示。...在散点图中,我绘制了两条曲线,y=2^x和y=x^(3.3),一条是2为底的指数函数,一条是x的3.3次方(三次函数ax^3+bx^2+cx+d),可以看到双11总成交额的变化趋势更接近三次函数。

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