我以前从未使用过 python,但现在需要它,因为我正在处理同事的项目。我想将矩阵的特征值绘制为矩阵元素的函数,即我的矩阵看起来像
M=[[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]]
其中 x 是变量。所以矩阵有三个特征值
eig=numpy.linalg.eigvals(M)
eig1=eig[0]
eig2=eig[1]
eig3=eig[0]
但是我怎样才能将其绘制为 x 的函数呢?感谢您提前的帮助
最佳答案
有很多方法可以循环您感兴趣的 x
值。您可以执行显式 for
循环,也可以使用列表理解。在下面的示例中,我计算了一个包含 3 列的二维数组,每个特征值一列。行数是我们使用的 x
值的数量。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xx = np.linspace(0,100,101) # consider x values 0, 1, .., 100
eigenvalues = np.array([np.sort(np.linalg.eigvals([[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]])) for x in xx])
plt.plot(xx, eigenvalues[:,2],label="largest")
plt.plot(xx, eigenvalues[:,1],label="medium")
plt.plot(xx, eigenvalues[:,0],label="smallest")
plt.legend()
plt.show()
给出
关于python - 将矩阵的特征值绘制为矩阵元素的函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46373550/