我使用numpy.linalg.eig来获取特征值和特征向量的列表:
A = someMatrixArray
from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectors
solution = eigenValuesAndVectors(A)
eigenValues = solution[0]
eigenVectors = solution[1]
我想对我的特征值进行排序(例如,从最低到最高),在某种程度上,我知道排序后相关的特征向量是什么。
我找不到任何使用python函数来实现这一点的方法。有没有什么简单的方法,或者我必须编写我的排序版本?
发布于 2011-11-11 19:04:17
使用numpy.argsort。它返回用于对数组进行排序的索引。
import numpy as np
import numpy.linalg as linalg
A = np.random.random((3,3))
eigenValues, eigenVectors = linalg.eig(A)
idx = eigenValues.argsort()[::-1]
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
如果特征值是复数,则the sort order is lexicographic (即,复数首先根据其实部进行排序,并按其虚部断开关系)。
发布于 2013-10-12 11:14:31
上面unutbu的回答非常简洁。但是,这是我们可以做的另一种方法,它更通用,也可以用于列表。
eval, evec = sp.eig(A)
ev_list = zip( eval, evec )
ev_list.sort(key=lambda tup:tup[0], reverse=False)
eval, evec = zip(*ev_list)
该tup是特征值,排序函数将根据该特征值对列表进行排序。
reverse = False用于升序。
发布于 2018-05-28 17:21:20
ubuntu的这段代码不能在我的Python 3.6.5上运行。它会导致运行时错误。因此,我将他/她的代码重构为在我的测试用例上运行良好的代码:
import numpy as np
from numpy import linalg as npla
#
def eigen(A):
eigenValues, eigenVectors = npla.eig(A)
idx = np.argsort(eigenValues)
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
return (eigenValues, eigenVectors)
https://stackoverflow.com/questions/8092920
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