np.linalg.eigvals 正面检查 Python

np.linalg.eigvals 是 NumPy 的线性代数模块（np.linalg）中的一个函数，用于计算一个方阵的特征值（eigenvalues）。本函数用于判断一个方阵的特征值是否具有正面（非零实数或复数）的属性。

使用方法

import numpy as np

# 创建一个方阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

print("特征值:", eigenvalues)

参数

np.linalg.eigvals 函数只有一个参数：

• arr：输入的方阵。

返回值

np.linalg.eigvals 返回一个包含输入方阵的所有特征值的一维数组。特征值的顺序与其对应的特征向量一致。

示例

import numpy as np

# 创建一个方阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算特征值
eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)

print("特征值:", eigenvalues)

输出:

特征值: [-0.37228132  5.37228132]

注意事项

• 输入方阵必须是二维的。
• 如果输入方阵是实数矩阵，那么返回的特征值也将是实数。如果方阵是复数矩阵，那么返回的特征值将包含实数和复数。
• 对于大型的方阵，计算所有特征值可能需要很长时间，因此在实际应用中需要谨慎操作。
• 如果特征值具有正面属性，可以根据实际需求执行相应的操作。

请根据需要在上述代码片段中进行修改和调整以适应您的实际应用。