En este artículo, discutiremos cómo calcular los valores propios y los vectores propios derechos de una array cuadrada dada usando la biblioteca NumPy.
Ejemplo:
Suppose we have a matrix as: [[1,2], [2,3]] Eigenvalue we get from this matrix or square array is: [-0.23606798 4.23606798] Eigenvectors of this matrix are: [[-0.85065081 -0.52573111], [ 0.52573111 -0.85065081]]
Para saber cómo se calculan matemáticamente ver este Cálculo de Valores Propios y Vectores Propios . En los siguientes ejemplos, hemos usado numpy.linalg.eig() para encontrar valores propios y vectores propios para la array cuadrada dada.
Sintaxis: numpy.linalg.eig()
Parámetro: una array cuadrada.
Retorno: Devolverá dos valores, primero son valores propios y segundo son vectores propios.
Ejemplo 1:
Python3
# importing numpy library import numpy as np # create numpy 2d-array m = np.array([[1, 2], [2, 3]]) print("Printing the Original square array:\n", m) # finding eigenvalues and eigenvectors w, v = np.linalg.eig(m) # printing eigen values print("Printing the Eigen values of the given square array:\n", w) # printing eigen vectors print("Printing Right eigenvectors of the given square array:\n" v)
Producción:
Printing the Original square array: [[1 2] [2 3]] Printing the Eigen values of the given square array: [-0.23606798 4.23606798] Printing Right eigenvectors of the given square array: [[-0.85065081 -0.52573111] [ 0.52573111 -0.85065081]]
Ejemplo 2:
Python3
# importing numpy library import numpy as np # create numpy 2d-array m = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]]) print("Printing the Original square array:\n", m) # finding eigenvalues and eigenvectors w, v = np.linalg.eig(m) # printing eigen values print("Printing the Eigen values of the given square array:\n", w) # printing eigen vectors print("Printing Right eigenvectors of the given square array:\n", v)
Producción:
Printing the Original square array: [[1 2 3] [2 3 4] [4 5 6]] Printing the Eigen values of the given square array: [ 1.08309519e+01 -8.30951895e-01 1.01486082e-16] Printing Right eigenvectors of the given square array: [[ 0.34416959 0.72770285 0.40824829] [ 0.49532111 0.27580256 -0.81649658] [ 0.79762415 -0.62799801 0.40824829]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Akashkumar17 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA