En NumPy podemos calcular los valores propios y los vectores propios derechos de una array cuadrada determinada con la ayuda de numpy.linalg.eig(). Tomará una array cuadrada como parámetro y devolverá dos valores, primero uno son los valores propios de la array y el segundo son los vectores propios derechos de una 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:
Python
import numpy as np mat = np.mat("1 -2;1 3") # Original matrix print(mat) print("") evalue, evect = np.linalg.eig(mat) # Eigenvalues of the said matrix" print(evalue) print("") # Eigenvectors of the said matrix print(evect)
Producción:
[[ 1 -2] [ 1 3]] [2.+1.j 2.-1.j] [[ 0.81649658+0.j 0.81649658-0.j ] [-0.40824829-0.40824829j -0.40824829+0.40824829j]]
Ejemplo 2:
Python
import numpy as np mat = np.mat("1 2 3;1 3 4;3 2 1") # Original matrix print(mat) print("") evalue, evect = np.linalg.eig(mat) # Eigenvalues of the said matrix" print(evalue) print("") # Eigenvectors of the said matrix print(evect)
Producción:
[[1 2 3] [1 3 4] [3 2 1]] [ 6.70156212 0.29843788 -2. ] [[-0.5113361 -0.42932334 -0.40482045] [-0.69070311 0.7945835 -0.52048344] [-0.5113361 -0.42932334 0.75180941]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vipinyadav15799 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA