你的理解没错w,v = numpy.linalg.eig(a) 表示计算方形矩阵a的特征值和右特征向量返回： w: 多个特征值组成的一个矢量。备注：多个特征值并没有按特定的次序排列。特征值中可能包含复数。 v: 多个特征向量组成的一个矩阵。每一个特征向量都被归一化了。第i列的特征向量v[:,i]对应第i个特征值w[i]。示例：
你的理解没错
w,v = numpy.linalg.eig(a) 表示计算方形矩阵a的特征值和右特征向量
返回：
w: 多个特征值组成的一个矢量。备注：多个特征值并没有按特定的次序排列。特征值中可能包含复数。
v: 多个特征向量组成的一个矩阵。每一个特征向量都被归一化了。第i列的特征向量v[:,i]对应第i个特征值w[i]。
v[:,i]
w[i]。
示例：
2021-03-13 12:03
n阶方阵A,行列式|λE-A| [E是n阶单位矩阵，λ是变量。这是λ的n次多项式，首项系数是1] 叫做A的特征多项式，[f（λ）＝|λE-A|].f（λ）＝0的根（n个），都叫A的特征值。如果λ0是A的一个特征值，|λ0E-A|＝0，（λ0E-A）为降秩矩阵，线性方程组（λ0E-A）X＝0 [X＝（x1,x2,……xn）′是未知的n维列向量] 必有非零解，每个非零解就叫矩阵A的关于特征值λ0的一个特征向量。
2021-03-13 11:24
可以相像为一张表中的列叫特征，每一行的一个特征向量 。比如我们对用户做风险识别时，用户的一些行为就是特征（最近访问次数、停留时长等），多个特征可以组成一组特征向量。
2021-03-12 16:37
