np.linalg.det(matrix):矩阵求行列式(标量)
这个用法不用深究,只需要知道有这个函数即可,知道这个函数是用来做什么的就可以了

LYY202012
2021-03-13
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])之所以在数组外面嵌套一个中括号这是生成一个二维数组,不加会报错,报错原因为:array函数仅接受2个非关键字参数

matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])这个就是生成了三行三列的二维矩阵

LYY202012
2021-03-13
你的理解没错
w,v = numpy.linalg.eig(a) 表示计算方形矩阵a的特征值和右特征向量
示例:

LYY202012
2021-03-13
n阶方阵A,行列式|λE-A| [E是n阶单位矩阵,λ是变量。这是λ的n次多项式,首
项系数是1] 叫做A的特征多项式,[f(λ)=|λE-A|].f(λ)=0的根(n
个),都叫A的特征值。
如果λ0是A的一个特征值,|λ0E-A|=0,(λ0E-A)为降秩矩阵,线性方程组
(λ0E-A)X=0 [X=(x1,x2,……xn)′是未知的n维列向量] 必有非零解,
每个非零解就叫矩阵A的关于特征值λ0的一个特征向量。
LYY202012
2021-03-13