问题描述
如何找出与特定特征值相对应的特征向量?
How do I find out eigenvectors corresponding to a particular eigenvalue?
我有一个随机矩阵(P)，其特征值之一是1.我需要找到对应于特征值1的特征向量.
I have a stochastic matrix(P), one of the eigenvalues of which is 1. I need to find the eigenvector corresponding to the eigenvalue 1.
scipy函数 scipy.linalg. eig 返回特征值和特征向量的数组.
The scipy function scipy.linalg.eig returns the array of eigenvalues and eigenvectors.
D, V = scipy.linalg.eig(P)
这里D(值的数组)和V(向量的数组)都是向量.
Here D(array of values) and V(array of vectors) are both vectors.
一种方法是在D中进行搜索，然后在V中提取相应的特征向量.有没有更简单的方法?
One way is to do a search in D and extract the corresponding eigenvector in V. Is there an easier way?
推荐答案
如果要查找与一个特征值相对应的一个特征向量，则使用 sigy.sparse.linalg实施eig函数.它允许查找固定数量的特征向量，并使搜索围绕特定值移动.您可以例如:
If you are looking for one eigenvector corresponding to one eigenvalue, it could be much more efficient to use the scipy.sparse.linalg implementation of the eig function.It allows to look for a fixed number of eigenvectors and to shift the search around a specific value. You could do for instance :
values, vectors = scipy.sparse.linalg.eigs(P, k=1, sigma=1)
这篇关于如何找出对应于矩阵特定特征值的特征向量?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！