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Numpy特征向量

numpy

JungleDiff · 技术社区 · 5 年前

我想用 numpy linalg.eig() 函数获取特征向量和特征值。

import numpy as np
M = np.array([[168.04570515, 1.38100609, -48.60662242],
              [1.38100609, 16.49647382, 9.18370965], 
              [-48.60662242, 9.18370965, 38.37842496]])
eigenvalue, eigenvector = np.linalg.eig(M)

>>>eigenvalue
array([184.25812834,  28.91371368,   9.74876191])

>>>eigenvector
array([[-0.94849917, -0.26039343, -0.18040119],
   [ 0.0095255 , -0.59267178,  0.80538775],
   [ 0.31663637, -0.7621912 , -0.56462906]])

M 沃尔夫拉梅尔法的价值观,我得到如下:

为什么我得到不同的特征向量?

1 回复 | 直到 5 年前

cmxu 5 年前

所以你得到的是相同的特征向量。只是Wolfram Alpha缩放了特征向量,所以最后一个元素是1(如果你还记得,特征向量是缩放不变的)。让我们看看结果的第一栏。如果你跑,

np.array([-0.94849917, 0.0095255, 0.31663637])/0.31663637

你会得到

array([-2.99554713,  0.0300834 ,  1.        ])

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