Método numpy.linalg.eig() en Python

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

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