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Matlab VS Python-eig(A,B)VS sc.linalg.eig(A,B)

Matlab VS Python-eig(A,B)VS sc.linalg.eig(A,B)

特征向量的任何(非零)标量倍数也将是特征向量。只有方向是有意义的,而不是整体规范化。不同的例程使用不同的约定- 通常您会看到幅度设置为1,或最大值设置为1或-1-某些例程甚至由于性能原因而没有内部一致性。您的两个不同结果是彼此的倍数:

In [227]: sc = array([[-1., -0.5614], [-0.4352,  1.    ]])

In [228]: ml = array([[-.5897, -0.5278], [-0.2564, 0.94]])

In [229]: sc/ml
Out[229]: 
array([[ 1.69577751,  1.06366048],
       [ 1.69734789,  1.06382979]])

因此它们实际上是相同的特征向量 将矩阵视为改变矢量的算子:特征矢量是特殊方向,指向该方向的矢量不会被矩阵扭曲,特征值是测量矩阵扩展或收缩矢量的因子。

python 2022/1/1 18:40:54 有269人围观

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