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1
回答
numpy.linalg.eig
没有
找到
明显
的
特征向量
numpy
、
linear-algebra
0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]]) 我想找出特征值和
特征向量
考虑如下向量x: xOut[36]:, True, True, True, True])Out[37]: True
浏览 25
提问于2021-01-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy.linalg.eig
中
的
特征向量
是正交
的
吗?
numpy
、
scipy
、
eigenvalue
、
eigenvector
、
orthogonal
numpy.linalg.eig
中
的
特征向量
是正交
的
吗?如果
没有
,如何得到正交和归一化
的
特征向量
和相对
的
八维数?我自己尝试了一些简单
的
例子,一般来说,v0*v1=0.0001xxxxxxxxxxxxxxx,我能把这个结果看作正交
的
吗?
浏览 1
提问于2018-02-06
得票数 1
1
回答
线性相关行:巨大
的
稀疏矩阵
python
、
scipy
我有一个巨大
的
稀疏矩阵A with 14979 stored elementsin Compressed Sparse Column format> 对于每一组,保留一个任意行,并移除其他行。我试图遵循,但是对于稀疏矩阵
的
浏览 5
提问于2015-03-08
得票数 1
1
回答
在一组空间网格上以numpy 3维array...eigenvector排序进行主成分分析?
python
、
numpy
、
scipy
、
linear-algebra
、
pca
我试图在一组已读取到numpy数组中
的
空间网格上运行PCA,这让我感到困惑。作为数组,它们看起来像这样,其中mdata表示单个网格中
的
行和列
的
集合,每个值表示一个网格单元: mdata = np.array([ [[3, 4, 6, 4],输出数组
的
结果是对输入网格集合(即输入数组)上
的
每个数组元素将
特征向量
相乘,并将它们相加。每个输出网格将代表一个主成分,按解释方差
的
降序排列。我
的
问题是。通过
numpy.linalg.eig
生成<e
浏览 0
提问于2012-09-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何利用`
numpy.linalg.eig
`求取线性无关
特征向量
numpy
、
scipy
、
linear-algebra
、
eigenvalue
、
eigenvector
从线性代数中我们知道,任何对称矩阵(我们称之为A)
的
特征向量
都是正交
的
,也就是说,如果M是所有
特征向量
的
矩阵,则应该得到|det(M)| = 1。我本希望在
numpy.linalg.eig
中看到这一点,但得到了以下行为: eigenvectorsnumpy.linalg.eigh给出了正确
的
结果,而
numpy.linalg.eig
显然返
浏览 14
提问于2022-06-23
得票数 4
3
回答
特征值和
特征向量
的
排序
python
、
arrays
、
sorting
、
numpy
、
eigenvalue
函数
numpy.linalg.eig
支持同时计算矩阵堆栈
的
特征值和
特征向量
。在我
的
例子中,我有500000个2x2矩阵,组织在一个1000x500x2x2
的
numpy数组中,并对此调用
numpy.linalg.eig
返回1000x500x2特征值和1000x500x2 (2-分量这正是我所需要
的
。但是,我需要对特征值和
特征向量
进行排序。有什么简单
的
方法可以解决这个问题,而不需要在数组上循环呢?是否有一种类似的简单方法,根据特征值对<e
浏览 5
提问于2017-11-07
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在python中使用
numpy.linalg.eig
后对特征值和相关
特征向量
进行排序
python
、
sorting
、
numpy
我使用
numpy.linalg.eig
来获取特征值和
特征向量
的
列表:from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectorssolution = eigenValuesAndVectors(A) 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。
浏览 2
提问于2011-11-11
得票数 112
回答已采纳
1
回答
哪些数据会给出相同
的
特征向量
?
python
、
pandas
、
statistics
假设nXd (n行,d列)将给我提供相同
的
特征向量
,有什么建议吗?有什么建议吗?
浏览 0
提问于2015-03-06
得票数 0
1
回答
特征向量
Python
的
QR方法
python-3.x
、
linear-algebra
、
numerical-methods
、
eigenvector
、
qr-decomposition
我试图用QR方法求矩阵A
的
特征向量
。
找到
了对应于最大特征值
的
特征值和
特征向量
。如何在不使用
numpy.linalg.eig
的
情况下
找到
其余
的
特征向量
?
浏览 2
提问于2021-02-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Numpy.linalg.eig
函数返回零
特征向量
?
python
、
numpy
、
linear-algebra
但是如果我把这个矩阵放入
numpy.linalg.eig
,它给出了最后一列中所有零
的
特征向量
。这到底是什么意思?
浏览 1
提问于2021-10-21
得票数 0
2
回答
如何求三对角Toeplitz矩阵
的
实特征值和
特征向量
?
python
、
numpy
、
scipy
、
linear-algebra
、
eigenvalue
我构造了一个100*100矩阵k,并希望使用
numpy.linalg.eig
对角化它。100,100))np.fill_diagonal(k[1:,:-1],1.5)当我尝试更小
的
矩阵时,例如特征值w和
特征向量
v是实数。但当我尝试更大
的
矩阵或整个完整矩阵时w和v被证明是复数,虚部是不可忽略
的</em
浏览 1
提问于2018-02-27
得票数 2
1
回答
如何求一维数组/向量
的
自相关矩阵
python
、
math
、
signal-processing
、
eigenvector
、
autocorrelation
我有一个大小为n
的
一维数组,它表示时域中
的
一个信号,我需要使用python
找到
这个信号
的
自相关矩阵,然后我将计算这个矩阵
的
特征向量
和特征值。我尝试使用scipy.linalg中
的
Toeplitz方法,如下所示 res = scipy.linalg.toeplitz(c=np.asarray(signal),r=np.asarray(signal)) eigenValues,eigenVectors =
numpy.linalg.eig
(res) 我不确
浏览 137
提问于2020-09-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy特征值正确,但
特征向量
错误
python
、
numpy
我
的
代码是输出为我正在使用一个在线
特征向量
计算器来验证,它给出了以下答案: 实特征值:{ -9.767209588804548;-1.8473442163236111;21.6
浏览 0
提问于2015-07-18
得票数 1
4
回答
如何在PCA中对矩阵进行白化
python
、
pca
、
scikits
一切都很好,我得到了协方差,我做了一个成功
的
转换,把它变成了原来
的
尺寸,
没有
问题。S, V =
numpy.linalg.eig
(cov)并使用V来转换数据,但这导致了奇怪
的
数据值。有
没有
人能帮我解释一下?
浏览 1
提问于2011-07-05
得票数 9
回答已采纳
1
回答
利用NumPy对
特征向量
计算
的
澄清
python
、
numpy
、
matrix
、
linear-algebra
、
eigenvector
我正在复习一些线性代数,并研究Python中
的
一些实现。我正在处理一个与寻找矩阵A
的
特征向量
有关
的
问题。A = [[ 1, 2,-2], [-6, 6,-3]] 当我用手解决这个问题时,我得到了特征值3和-3,其中3
的
多重性为2,我
的
特征向量
是[[1/3],但是
特征向量
让我感到困惑。据我所读,我知道它们是列,它们是规范化
的
,即norm(e1) = 1。而且,从数值上看,它们似乎
浏览 0
提问于2018-02-12
得票数 1
2
回答
numpy.linalg.eig
创建
的
特征向量
似乎不正确
python
、
numpy
、
matrix
、
eigenvector
我创建了一个任意
的
2x2矩阵:Out[88]: 我尝试使用
numpy.linalg.eig
计算
特征向量
:Out[91]: matrixnp.linalg.eig(mymat)[1][0].T Out[93]: matrix([[-0.7
浏览 0
提问于2015-10-04
得票数 10
回答已采纳
2
回答
用Java和Python计算
特征向量
的
差异
java
、
python
、
numpy
、
eigenvector
、
apache-commons-math
作为当前
的
任务,我需要计算120*120矩阵
的
特征值和
特征向量
。首先,我在Java (Apache库)和Python2.7 (Numpy库)
的
简单2×2矩阵上测试了这些计算。我有一个与
特征向量
不匹配
的
问题,如下所示:import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition; import org.apache.commons.math3decomposition.getEigenvector(0
浏览 4
提问于2016-11-15
得票数 6
回答已采纳
1
回答
Python numpy eig()函数
的
健全检查输出
numpy
、
eigenvalue
、
eigenvector
我有一个关于
numpy.linalg.eig
()
的
问题。 [ 0.8601369 , 0.87367031, 0.95454545]])但是当我继续检验
浏览 2
提问于2016-10-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
numpy
特征向量
的
奇怪行为: bug或无bug
numpy
、
eigenvector
NumPy
的
特征向量
解与Wolfram Alpha和我个人手工计算
的
不同。>>> import numpy.linalg>>>
numpy.linalg.eig
(np.array([[-2, 1], [2, -1]])) (arrayi=eigenvectors+%7B%7B-2,1%7D,%7B%2B2,-1%7D%7D和我个人
的
计算给出了
特征向量
(-1,1)和(2,1)。但是,Num
浏览 33
提问于2019-06-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
带数值
的
线性方程
的
非零解
python
、
numpy
、
linear-algebra
、
linear-equation
如何用Numpy求这类方程
的
非平凡解?
浏览 0
提问于2012-11-09
得票数 1
回答已采纳
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