[英]Numpy.linalg.eig function returning zero eigenvector?
我有一个 45x45 的矩阵，堆栈溢出不允许我包含它，因为它太长了。 但是如果我把这个矩阵扔进 numpy.linalg.eig，它会给我一个在最后一列全为零的特征向量。 那有什么意思？
所以看起来矩阵实际上是退化的，我认为这实际上是有道理的。
numpy.linalg.eig() 和 scipy.linalg.eig() 中的舍入错误
[英]rounding errors in numpy.linalg.eig() and scipy.linalg.eig()
为什么numpy.linalg.eig不满足“矩阵点特征向量=特征值点特征向量”？
[英]Why does numpy.linalg.eig not satisfy "matrix dot eigen vector = eigen value dot eigen vector"?
在python中使用numpy.linalg.eig之后对特征值和相关的特征向量进行排序
[英]sort eigenvalues and associated eigenvectors after using numpy.linalg.eig in python
numpy.linalg.eig如何决定返回特征值的顺序？
[英]How does numpy.linalg.eig decide on order in which eigenvalues are returned?
试图从 numpy linalg eig 返回与 matlab eig 相同的特征值和向量结果
[英]trying to return same eigen values and vectors results from numpy linalg eig as matlab eig does
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