Python Sympy Matrix.eigenvects()用法及代码示例

借助于sympy.Matrix().eigenvects()方法，我们可以找到矩阵的特征向量。 eigenvects()方法返回以下形式的元组列表：(特征值：代数多重性，[特征向量])。

用法： Matrix().eigenvects()

返回值：返回形式为元组的列表(特征值：代数多重性，[特征向量])。

示例1:

# import sympy  
from sympy import * M = Matrix([[3, -2,  4, -2],  
                                [5,  3, -3, -2], 
                                [5, -2,  2, -2], 
                                [5, -2, -3,  3]]) 
  
print("Matrix : {} ".format(M)) 
   
# Use sympy.eigenvects() method  
M_eigenvects = M.eigenvects()   
      
print("Eigenvects of a matrix : {}".format(M_eigenvects))

输出：

Matrix : Matrix([[3, -2, 4, -2], [5, 3, -3, -2], [5, -2, 2, -2], [5, -2, -3, 3]])
Eigenvects of a matrix : [(-2, 1, [Matrix([
[0],
[1],
[1],
[1]])]), (3, 1, [Matrix([
[1],
[1],
[1],
[1]])]), (5, 2, [Matrix([
[1],
[1],
[1],
[0]]), Matrix([
[ 0],
[-1],
[ 0],
[ 1]])])]

示例2:

# import sympy  
from sympy import * M = Matrix([[1, -3, 3], [3, -5, 3], [6, -6, 4]])  
print("Matrix : {} ".format(M)) 
   
# Use sympy.eigenvects() method  
M_eigenvects = M.eigenvects()   
      
print("Eigenvects of a matrix : {}".format(M_eigenvects))

输出：

Matrix : Matrix([[1, -3, 3], [3, -5, 3], [6, -6, 4]])
Eigenvects of a matrix : [(-2, 2, [Matrix([
[1],
[1],
[0]]), Matrix([
[-1],
[ 0],
[ 1]])]), (4, 1, [Matrix([
[1/2],
[1/2],
[ 1]])])]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rupesh_rao大神的英文原创作品 Python sympy | Matrix.eigenvects() method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。