点击查看代码
import numpy as np
from scipy.linalg import eig # 定义矩阵
A = np.array([[-1, 1, 0], [-4, 3, 0], [1, 0, 2]]) # 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = eig(A) # 打印特征值
print("特征值:")
print(eigenvalues) # 打印特征向量
print("特征向量:")
for i in range(eigenvectors.shape[1]): print(f"特征值 {eigenvalues[i]:.2f} 对应的特征向量:") print(eigenvectors[:, i].real) # 取实部,因为有时特征向量会有复数部分,但在这个特定例子中它们是实数print("学号:2023310143004")