在python中绘制特征值
在Python中绘制特征值可以使用多种库和方法，以下是一种常用的方法：
- 首先，导入必要的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt- 准备数据：
假设我们有一个包含特征值的numpy数组
features，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。 - 计算特征值：
使用numpy的线性代数库（
numpy.linalg）中的函数eig来计算特征值和特征向量：
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(features)- 绘制特征值：
使用matplotlib库中的
bar函数来绘制特征值的柱状图：
plt.bar(range(len(eigenvalues)), eigenvalues)
plt.xlabel('特征索引')
plt.ylabel('特征值')
plt.title('特征值分布')
plt.show()这样就可以在Python中绘制特征值的柱状图了。这个方法适用于任何包含特征值的numpy数组，并且可以用于数据分析、机器学习等领域。
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如何在python中只选择和绘制特定的数组？
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下面是我使用的一些代码的示例：
import numpy as np
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eigenValues = eigenValues[idx]
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我试图做的是，在一组比五个特征向量多得多的集合中，只绘制五个最小的特征向量，然后绘制它们。那么，如何选择前五个特征向量，然后在ma
浏览 0提问于2013-03-21得票数 0
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Python中的线性代数:计算3x3矩阵的特征向量
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我正在使用Python导出与3x3矩阵中的特征值相关联的特征向量。我的代码返回正确的特征值，但返回错误的特征向量。
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[-2, 1, 2],
[4, 2, 5]])
print (A)
print ('-------------------------------------------------------')
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) # must use this line of cod
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使用python的主成分分析(PCA)
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我正在尝试使用python通过主成分分析(PCA)来实现人脸识别。我遵循本教程中的步骤：
下面是我的代码：
import os
from PIL import Image
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import numpy.linalg as linalg
#Step1: put database images into a 2D array
filenames = glob.glob('C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder/*.pgm')
filenames.sort()
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利用特征值对三维特征向量阵列进行排序
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我正在尝试以降序对numpy中的特征值和特征向量的张量进行重新排序。我已经部分地使用了this answer来做到这一点。 我现在正在尝试分别对形状(32448,3)的特征值数组和形状(32448,3,3)的特征向量进行排序。下面是我目前使用的代码： # compute eigenvalues and eigenvectors using numpy
eigenvalues, eigenvectors = eigh(struct)
# sort eigenvalues and eigenvectors in descending order of eigenvalues
idx = np.
浏览 14提问于2020-07-22得票数 3
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如何在Python / Matplotlib中根据特征值和特征向量绘制椭圆？
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给定一个二维数据集，我想在数据周围绘制一个椭圆。为此，我首先计算了协方差矩阵及其相关的特征值：
cov = np.cov(X.T)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)
现在，我想使用matplotlib绘制两个特征向量周围的椭圆，但不知道如何绘制。我想有必要进行某种投影(例如点积)？
任何帮助都是非常感谢的！
浏览 112提问于2021-05-27得票数 1
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numpy总是得到复杂的特征值，并且错误的特征向量。
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我在用numpy做简单的线性代数操作。直到现在，一切都很棒，当我取一个简单的2x2矩阵，它的特征值和向量，在它们上测试。
例如下面的示例矩阵，有一个特征值e=1，和一个相关的特征向量-3，1：
A = np.array([[-2, -9],
[ 1, 4]])
vals, vects = np.linalg.eig(A)
vals2, vects2 = np.linalg.eigh(A)
vals3 = np.linalg.eigvals(A)
print("Eigenvalues (linalg.eig): \n", vals)
print
浏览 2提问于2020-02-23得票数 2
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在python中使用numpy.linalg.eig后对特征值和相关特征向量进行排序
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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)
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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？
浏览 2提问于2011-11-11得票数 112
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最大特征值与特征向量的匹配
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在Python中，我通过eig()计算了数据矩阵eig()的特征向量和特征值。我希望找到数据的前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个最大特征值的两个特征向量，但我不知道如何用手头的数据(特征值、特征向量和X)来计算这些信息。
计算的特征向量和特征值：
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为什么我自己在python中简单实现的svd算法不起作用？
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我在Python中实现了一个非常简单的奇异值分解(不用担心，我知道numpy版本)，它更多的是为了好玩。它基于A^TA和AA^T的特征向量的计算(例如，参见here)。从理论上讲，这在Python中实现起来非常简单： def calc_svd(A: np.array):
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AAT = A@A.T
#compute the eigenvectors and sort them in ascending size of the eigenvalues
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浏览 38提问于2021-07-16得票数 0
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在PCA中使用2台以上的PCA
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我想从头开始使用PCA算法，但我想将784个特征减少到大约70个特征，而不是2个。我以前尝试过的是下面的代码。在“选择具有最大特征值的k个特征向量”部分的代码中，我如何选择k？ import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data_train = pd.read_csv('trainData.csv',header=None)
label_train = pd.read_csv(&
浏览 16提问于2019-06-28得票数 1
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SciPy广义特征值: eig和eigh的结果不同
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使用scipy，我想要计算一个广义特征值问题(参见)。
在我的例子中，matrix A是对称的和真实的，尽管不是正定的(它不需要是afaik)。Matrix B是实的、对称的、正定的。因此，scipy算法eig和eigh都应该工作，我期望它们产生相同的结果。
但事实并非如此。为了复制，请考虑以下试验矩阵：
A = [[-0.19031723,-0.40125581],[-0.40125581,-0.19031723]]
B = [[1.0,0.38703254],[0.38703254,1.0]]
>>> scipy.linalg.eig(A,B)
# Eigenvalue
浏览 0提问于2018-08-08得票数 4
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快速计算python中数组中每个元素的特征向量
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我想要计算数据数组的特征向量(在我的实际例子中，我是多边形云)。
为此，我编写了以下函数：
import numpy as np
def eigen(data):
eigenvectors = []
eigenvalues = []
for d in data:
# compute covariance for each triangle
cov = np.cov(d, ddof=0, rowvar=False)
# compute eigen vectors
vals, vecs = np.
浏览 7提问于2016-03-02得票数 3
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NumPy: linalg.eig()和linalg.eigh()之间的区别
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在Python3应用程序中，我使用NumPy计算对称实矩阵的特征值和特征向量。
下面是我的演示代码：
import numpy as np
a = np.random.rand(3,3) # generate a random array shaped (3,3)
a = (a + a.T)/2 # a becomes a random simmetric matrix
evalues1, evectors1 = np.linalg.eig(a)
evalues2, evectors2 = np.linalg.eigh(a)
除了符号外，我使用np.linalg.eig和np
浏览 0提问于2017-08-01得票数 29
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超级简单示例中不正确的Python Numpy特征向量值
python、numpy、linear-algebra
在一个简单的例子中，我试图学习如何使用numpy来确定特征向量和值，但是结果看起来不正确。这是我的代码：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
# create the matrix
matrix = np.array([[-2, 1, 0], [1, -2, 1], [0, 1, -2]])
print("Matrix:\n", matrix)
# calculate the eigenvalues and vectors
vals, vecs = np.linalg.eigh(matrix)
# print the
浏览 0提问于2018-01-28得票数 1
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Python中的主成分分析:分析错误
python、pca
我在Python中实现用于人脸识别的Python，而不使用numpy或OpenCV中已经定义的PCA方法。但我的结果简直是垃圾。
我在OpenCV's 上读过文档和算法描述，但有些事情还不清楚。
如果是X = {x1, x2, ..., xn}，那么我认为它不是计算协方差矩阵时使用的X矩阵吗？但是你必须减去平均值，就像前两个步骤中所解释的那样。
特征向量必须按照特征值的降序排序。您是否必须在查看相应特征值的绝对值时进行排序？无论如何，顺序不是主要问题，因为我绘制了所有的特征向量，所以我可以相应地重新排列它们。我想我犯了一个分析错误。
我实施了以下措施：
MU = X.m
浏览 1提问于2014-04-05得票数 1
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Python numpy计算第一特征值和特征向量
python、numpy、eigenvalue
我想知道是否有Python包，numpy或其他，它有一个函数，可以计算一个小矩阵的第一个特征值和特征向量，比如2x2。我可以使用numpy中的linalg包，如下所示。
import numpy as np
def whatever():
A = np.asmatrix(np.rand(2, 2))
evals, evecs = np.linalg.eig(A)
#Assume that the eigenvalues are ordered from large to small and that the
#eigenvectors are ordered
浏览 0提问于2011-10-21得票数 8
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2回答
Numpy计算奇怪的入侵者
python、matlab、numpy
我用numpy计算矩阵的特征向量，得到了一些奇怪的结果。然后我决定使用Matlab，一切都很好。
L = np.array(([2,-1,-1],[-1,2,-1],[-1,-1,2]))
Lam,U = np.linalg.eig(L) #compute eigenvalues and vectors
#sort by ascending eigenvalues
I = [i[0] for i in sorted(zip(xrange(len(Lam)),Lam),key=lambda x: x[1])]
Lam = Lam[I]
U = U[:,I]
print U.dot(U.T)
浏览 2提问于2016-09-12得票数 2
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1回答
当A是矩阵时，eig(A)和diag(A)返回什么
python、matlab、numpy、matrix、vector
我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python，但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容，其中A是我的问题标题的矩阵。 例如，我在matlab中有以下代码： [U,autoval] = eig(S);
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% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy中，我可以通过执行以下操作来复制第一行： autoval, U = np.linalg.eig(S) 我得把订单过滤掉。如果我错了，请纠正我，在MATLAB中，第一行eig
浏览 32提问于2019-08-24得票数 2
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主成分分析-两种方法，得到不同的结果
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我正在尝试手动进行主成分分析。
然而，我目睹了一个问题：
问题:当从零开始“手动”执行PCA时，使用两种不同的方法，不会得到相同的结果
让我举一个例子来说明这个问题：
考虑下面的numpy数组(1)
x = np.array([
[1.5, 2.3, 5.2, 3.2, 5.5],
[3.5, 4.2, 6.5, 8.9, 7.5],
[9.6, 8.2, 7.1, 9.3, 1.1],
[3.1, 2.7, 2.9, 3.5, 9.6],
[1.1, 6.7, 2.3, 3.5, 9.5]])
在第一种方法中，我首先计算协方差矩阵(2)
CovM =
浏览 2提问于2022-02-26得票数 2
1回答
用Java计算大型数据集的主轴/特征值和-vectors
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我有一个大型数据集(>500.000元素)，其中包含有限元-单元的应力值(σ_xx、σ_yy、σ_zz、τ_xy、τ_yz、τ_xz)。这些应力值是在模型的全局xyz坐标空间中给出的.我想要计算主轴的应力值和方向。如果你不太熟悉它背后的物理，这意味着取对称矩阵
| σ_xx τ_xy τ_xz |
| τ_xy σ_yy τ_yz |
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并计算其特征值和特征向量。单独计算每一组特征值和-vectors太慢了。我正在寻找Java中的库、算法或其他东西，它们允许我将其作为数组计算来完成。举个例子，在python/numpy中，我可以把所有的3x3-矩阵，沿
浏览 7提问于2022-04-05得票数 1
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