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用Python绘制一个相关圈
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这些看起来有点像这样：基本上，它允许测量一个变量的特征值/特征向量与数据集的主成分(维度)相关的特征值/特征向量。
有人知道是否有一个python包来绘制这样的数据可视化图？
浏览 3提问于2016-06-14得票数 6
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如何使用对应于两个最小特征值(不同于0)的特征向量作为x，y坐标来绘制图形？
我有一个节点图的laplacian特征值和特征向量数组。我想做一些类似于下面的链接，在MATLAB中，但是用Python。
浏览 2提问于2016-11-28得票数 0
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python绘制特征向量
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我认为特征向量必须彼此正交。下面的内容似乎违反了这一点。我想检查一下我是否做错了什么。感谢您的见解！(eig_pairs[0][1].reshape(20,1), eig_pairs[1][1].reshape(20,1)))plt.grid(b=True, which='major') #<-- plot grid li
浏览 45提问于2020-01-24得票数 1
eigenValues.argsort() eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
我试图做的是，在一组比五个特征向量多得多的集合中，只绘制五个最小的特征向量，然后绘制它们。那么，如何选择前五个特征向量，然后在matplotlib中绘制它们呢？
浏览 0提问于2013-03-21得票数 0
有人能解释如何在降维数据集的三维图上绘制PC1、PC2、PC3特征向量吗？我一直在遵循本教程来绘制特征向量，这看起来很简单：，但我似乎无法用数据复制结果
浏览 2提问于2016-06-22得票数 5
我正在尝试使用python计算许多3x3矩阵的特征向量。我的python代码是基于Mathematica的代码，它使用了Eigenvector[]函数。我尝试使用numpy和scipy中的eig()函数，大多数时候，在mathematica和python中计算的特征向量是相同的。然而，在python中计算的特征向量与在mathematica中计算的特征向量在符号上是相反的。 我已经尝试使用numpy和scipy来计算特征向量，这两者都
浏览 87提问于2019-06-20得票数 5
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亲和矩阵的谱聚类
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我有对称亲和矩阵的特征向量，我必须找到
X‘’Mx是否与簇向量相同，因此argmax意味着特征向量的主向量(即具有最高特征值的特征向量)？
浏览 0提问于2015-06-29得票数 1
摘要：
我试图用numpy和matplotlib绘制python中最大和最小的二维数据特征向量。我用numpy函数来表示协方差矩阵、特征值和特征向量。后来，我尝试用箭图来绘制给定数据的特征向量。特征向量没有正确地显示出来。我想我在勾画箭图的方式上有一些错误。有人能指引我什么是正确的路吗？
浏览 0提问于2019-02-12得票数 2
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我有6个矩阵，为此我需要绘制特征向量。这些矩阵的尺寸从20x20到320x320不等。我真的不知道怎样才是最好的(更清晰)的绘图方法。有你所知的图书馆吗？我考虑过降低每个特征向量的维数，但是，这仍然是一项很大的工作。其目的是可视化当我们改变一维网格的维数时，特征向量的变化，我用它来求解泊松方程。
浏览 3提问于2017-03-16得票数 0
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Edit1: --我现在已经尝试了几种解决方案和方法来绘制决策边界，它看起来总是一样的，所以我的参数一定有问题。有人知道会是什么吗？
浏览 3提问于2020-01-19得票数 0
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当我取矩阵的特征向量时，我得到了前几个(大约10个)向量的镜像。例如，第一个特征向量是一个正的驼峰，但下面也有一个负的镜像驼峰。我查看了前几个向量的输出，发现数字的符号只是从正到负来回变化。对于后面的向量，情况并非如此，所以我不能只绘制向量的每一个点。我正在使用以下命令来绘制特征向量。我在输出中看不到虚数。然而，有人向我建议，MATLAB可能正在尝试绘制特征向量的实部和虚部。我在这个网站上找到了以下命令，并认为它可以解决我的问题，假设我
浏览 2提问于2014-05-19得票数 1
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那么，现在我如何绘制这些分类器的决策边界呢？是否有一种方法可以使用python绘制具有决策边界的一维特征向量？我做了很多次搜索，但没有找到任何结果。
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
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提前道歉，Python不是我的强项。
对应于此矩阵的真实特征值的特征向量(由Python计算)似乎不是特征向量，而由Wolfram Alpha计算的特征向量似乎是有效的。将相同的矩阵插入Wolfram Alpha生成真实特征值的特征向量(-0.0474067, -0.998724, 0.0174109)。不出所料，将in_matrix乘以这个特征向量确实会产生相同的向量。结论: numpy中的特征向量不是特征向量，但Wolfram A
浏览 3提问于2017-12-03得票数 0
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我在Python中实现用于人脸识别的Python，而不使用numpy或OpenCV中已经定义的PCA方法。但我的结果简直是垃圾。
我在OpenCV's 上读过文档和算法描述，但有些事情还不清楚。特征向量必须按照特征值的降序排序。您是否必须在查看相应特征值的绝对值时进行排序？无论如何，顺序不是主要问题，因为我绘制了所有的特征向量，所以我可以相应地重新排列它们。我想我犯了一个分析错误。第一个是平均值，以下三个是最大的特征向量。下面的图片是我的结果。第一种是均值，下面是按一定顺序排列
浏览 1提问于2014-04-05得票数 1
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我试图在数据集上执行主成分分析，作为过程的一部分，我需要生成特征向量并可视化顶级特征。以下是我的算法：
"""asnmnt4.printTopEigenVal()虽然上面的代码运行良好，并且所有数组大小都匹配给定的数据集，但它生成以下图像(特征向量)：
浏览 4提问于2016-04-21得票数 2
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我有一个列表，其中每个列表表示为一个特征向量：[23,465,90,9,32,75,324,12],[3,9,0,67,23,12,65,97]]fvector=[54,76,12,55,88,75,32,3]我试过这个：
import mat
浏览 2提问于2020-05-26得票数 0
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在使用命令np.linalg.eig获得特征值和特征向量之后，我不确定如何在2D中编写这些解决方案的图形解释。任何帮助都将不胜感激。基本上，我想使用特征值和特征向量来图形化地显示解决方案，我只是不知道该使用哪种解决方案以及如何编码。 干杯
浏览 16提问于2020-04-27得票数 0
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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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我有一个一般的实矩阵(即不对称或Hermitian等)，我想在Julia中找到它的右特征向量和相应的左特征向量。 Julia的eigen函数只返回右特征向量。我可以通过执行以下操作找到左特征向量 eigen(copy(M')) 但这需要复制整个矩阵并再次执行特征分解，并且不能保证特征向量将处于相同的顺序。在Python语言中，我们有scipy.linalg.eigs，它可以在一次遍历中同时计算左和右特征向量，这更高效，并保证它们的顺序相同。朱莉娅身上也有类似的
浏览 60提问于2019-05-20得票数 3
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