NumPy求矩阵的特征值和特征向量的np.linalg.eig函数
NumPy的np.linalg.eig函数可以用于求解矩阵的特征值和特征向量。这个函数的输入参数是一个二维数组，表示一个矩阵，输出是一个元组，包含两个元素，第一个元素是一个一维数组，表示矩阵的特征值；第二个元素是一个二维数组，表示矩阵的特征向量。
import numpy as np A = np.array([[3, -2], [1, 0]]) eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(A) print(eig_vals) print(eig_vecs)
上面的示例中，A是一个2×2矩阵，eig_vals是一个一维数组，表示A的特征值，eig_vecs是一个二维数组，表示A的特征向量，输出结果如下：
[2. 1.] [[ 0.89442719 -0.70710678] [ 0.4472136 0.70710678]]
可以看到，A的特征值是2和1，特征向量是[0.89442719, -0.70710678]和[0.4472136, 0.70710678]。
np.linalg.eig函数的使用方法很简单，只需要将矩阵作为参数传入函数，就可以求出矩阵的特征值和特征向量。