np.linalg.eig

主成分分析（PCA）

PCA的基本步骤特征值排序反转索引选择主成分结果应用场景协方差矩阵的数学解释协方差的定义协方差的含义协方差矩阵矩阵转置（X_normalized.T）为何需要转置在PCA中协方差矩阵的作用NumPy中的`np.linalg.eig

h52013141·2023-12-04 08:08

Python计算特征值与特征向量案例+传统方法+雅可比Jacobi迭代法

雅可比迭代法{1}几个例子例1：importnumpyasnpA=np.array([[3,-1],[-1,3]])print('输出矩阵A:\n',A)eigenvalue,eigenvector=np.linalg.eig

alwaysuzybaiyy·2023-07-24 22:54

Python 计算特征值特征向量

[[0,1,0,1,1],[1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1],[1,0,0,0,1],[1,0,1,1,0]])#a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])a,b=np.linalg.eig

宁然也·2023-06-07 10:38

numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig函数用法)

目录求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig)语法功能ParametersReturnsRaisesRalatedFunction:NotesExamples总结求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig

·2023-02-06 09:27

PYTHON实现层次分析法（AHP）指标权重的确定

len(A[0])RI=[0,0,0.58,0.90,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45,1.49,1.51]R=np.linalg.matrix_rank(A)#求判断矩阵的秩V,D=np.linalg.eig

奔跑的snail丶·2023-01-05 16:52

用python实现层次分析法(AHP）

首先是计算矩阵的特征值和特征向量，当然你也可以手算w=np.linalg.eig(a)#np.linalg.eig(matri)返回特征值和特征向量然后是寻找最大特征值所在的行和列t=np.arg

Duoluoluos·2023-01-05 16:21

python求矩阵特征值和特征向量_特征值，特征向量，标准正交向量组与numpy

来计算矩阵的特征值，特征向量与标准正交向量组importnumpyasnp1.求矩阵的特征值和各特征值所对应的特征向量x=np.array([[-1,0,1],[1,2,0],[-4,0,3]])a,b=np.linalg.eig

weixin_39674028·2023-01-02 14:35

Python使用numpy模块操作矩阵

np.linalg.inv(矩阵对象)矩阵的秩np.linalg.matrix_rank(矩阵对象)行列式的值np.linalg.det(矩阵对象)两个矩阵的乘积np.dot(矩阵1，矩阵2)计算矩阵的特征值和特征向量np.linalg.eig

_码农耕地人·2022-12-17 11:23

Python 实现实现Numpy找到最大值的位置(PCA的实现)

编程PCA算法的时候x=np.array([[-1,-1,0,2,0],[-2,0,0,1,1]])yuan=xx=0.2*np.dot(x,x.T)e,v=np.linalg.eig(x)print(

ykzcs2000·2022-08-25 16:36

C++实现矩阵对称正交化的示例代码

df['fac_02']=(56,25,94)print(df)print('------------------矩阵的特征跟D、和特征向量U-----------------------')D,U=np.linalg.eig

·2021-09-14 20:09

如何计算方阵的特征值和特征向量np.linalg.eig()

关于这部分的理论知识可以参考我的这篇博客《特征值与特征向量》定义、意义及例子,下面主要介绍如何计算方阵的特征值和特征向量目录1.np.linalg.eig()2.例子3.应用4.其他例子5.官方完整说明1.np.linalg.eig()计算方阵的特征值和特征向量，numpy提供了接口eig，直接调用就行，下面主要介绍该函数：该函数的原型如下：defeig(a):Parameters--------

馋学习的身子·2021-01-13 17:01

python numpy计算矩阵特征值和特征向量

关键函数计算矩阵R的行列式b=np.linalg.det(R)计算矩阵R的特征向量和特征矩阵c=np.linalg.eig(R)其中特征值为c[0]特征向量为c[1]示例importnumpyasnp#

i-LucAs·2020-12-11 11:50

numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig函数详解)

numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig)语法np.linalg.eig(a)功能Computetheeigenvaluesandrighteigenvectorsofasquarearray

Codefmeister·2020-11-22 10:58

py实现PCA降维wine葡萄酒数据，标准化和不标准化代码（无框架）

PCA代码（wine数据）（注意：np.linalg.eig函数求出的特征值好像不是从大到小排列的，但一一对应特征向量，而且特征向量是每一列，不是每一行！！！！！）

D___·2020-09-12 02:39

python 奇异值分解小程序

importnumpyasnpimportrandomdefgen_inv(a): a_sq=np.dot(a.T,a) eigen=np.linalg.eig(a_sq) eigen_vals

斯温jack·2020-08-18 11:22

Python求特征值和特征向量、奇异值分解

即利用Python求解2范数如下所示：>>>A=np.array([[-1,2,-3],[4,-6,6]])>>>A_T=np.transpose(A)>>>Z=np.dot(A_T,A)>>>a,b=np.linalg.eig

Hansry·2020-08-18 10:01

工程数学实践作业题

1、二阶方阵A=[[2,2],[1,2]]，利用python求其特征值与特征向量importnumpyasnpa,b=np.linalg.eig([[2,2],[1,2]])print(a)print(

理木客·2020-08-16 01:29

fastPCA的python实现

r,c=A.shapemeanVec=np.mat(np.mean(A,axis=0))Z=(A-np.tile(meanVec,(r,1)))covMatT=np.matmul(Z,Z.T)D,V=np.linalg.eig

py小学弟·2020-08-16 01:02

张量分解之代码实现篇（持续更新）

实对称矩阵AA=np.array([[1,2,3],[2,4,5],[3,5,6]])print('Ashape:{}'.format(A.shape))#计算A的特征值和特征向量eig_values,U=np.linalg.eig

西瓜皮装猕猴桃·2020-08-06 11:12

Python 实现层次分析法

c1,c2=np.linalg.eig(C)print(c1)#[2.1.

simple_hututu·2020-07-02 14:42

Python 第三方模块之 numpy.linalg - 线性代数

目录numpy.linalg.det()行列式numpy.linalg.solve()方程的解numpy.linalg.inv()逆矩阵np.linalg.eig特征值和特征向量np.linalg.svd

奔跑的大西吉·2020-03-31 17:52

数据分析-傅里叶变换

#已知n阶方阵A,求特征值与特征向量#eigvals:找到的所有特征值数组#eigvecs:找到的与特征值对应的特征向量数组eigvals,eigvecs=np.linalg.eig(A)#已知特征值与特征向量

Python研究院·2019-01-23 08:02

特征值，特征向量，标准正交向量组与numpy