在Python中从lambda中提取多项式的系数
我正在研究一些线性代数，并使用numpy作为参考。我使用lambda k: numpy.linalg.det(A - k*I)计算矩阵的特征多项式A。 这非常有效，下一步将使用numpy.roots计算表示矩阵特征值的多项式的根，问题是numpy.roots将多项式系数作为自变量。 有没有办法从lambda k中提取系数？ (我知道numpy.linalg.eigvals的存在，
..
eigenvalue相关内容
如何使用 MapReduce/Hadoop 实现特征值计算?
这是可能的，因为 PageRank 是特征值的一种形式，这就是 MapReduce 引入的原因.但在实际实现中似乎存在问题，比如每台从机都要维护一份矩阵的副本? 解决方案 PageRank通过迭代寻找网络的稳态离散流条件来解决主导特征向量问题. 如果NxM矩阵A描述了从节点n到节点m的链接权重(流量)，那么 p_{n+1} = A .p_{n} 在p已经收敛到稳态的极限(p_n+
..
在python中找到特征值/向量的最快方法是什么?
目前我正在使用 numpy 来完成这项工作.但是，由于我正在处理具有数千行/列的矩阵，后来这个数字将上升到数万，我想知道是否存在可以更快地执行此类计算的包? 解决方案 **如果您的矩阵是稀疏矩阵，则使用 scipy.sparse 中的构造函数实例化您的矩阵，然后使用 spicy.sparse.linalg.从性能的角度来看，这有两个优点: 你的矩阵是由spicy.sparse构造
..
如何计算 2^n 模 1000000007 , n = 10^9
计算这个最快的方法是什么，我看到有些人使用矩阵，当我在互联网上搜索时，他们谈到了特征值和特征向量(不知道这个东西)......有一个问题减少了到递归方程f(n) = (2*f(n-1)) + 2 ，并且 f(1) = 1，n 可能高达 10^9....我已经尝试过使用 DP，存储多达 1000000 个值并使用常见的快速求幂方法，但都超时了我在这些需要计算大值的模数问题上通常很弱 解决方案
..
R 函数 eigen() 返回的特征向量是错误的吗?
#特征值和向量a
..
Matlab VS Python - eig(A,B) VS sc.linalg.eig(A,B)
我有以下矩阵 sigma 和 sigmad: 西格玛: 1.9958 0.72500.7250 1.3167 西格玛: 4.8889 1.19441.1944 4.2361 如果我尝试在 python 中解决广义特征值问题，我会得到: d,V = sc.linalg.eig(matrix(sigmad),matrix(sigma)) V: -1 -0.5614-0.43
..
我们能否从矩阵中得到 eigenVectors 的不同解?
我的目的是找到矩阵的特征向量.在 Matlab 中，有一个 [V,D] = eig(M) 可以通过使用:[V,D] = eig(M) 来获得矩阵的特征向量.或者，我使用网站 WolframAlpha 仔细检查我的结果. 我们有一个名为 M 的 10X10 矩阵: 0.736538062307847 -0.638137874226607 -0.409041107160722 -0.22111
..
Matlab eig 是否总是返回排序值?
我在 Matlab 中使用了一个函数: [V,D] = eig(C); 我看到 V 和 D 总是按升序排序.它总是这样还是应该在我获得 V 和 D 值后对它们进行排序? 解决方案 V 不按任何顺序排序，除了对应于关联特征值的顺序.但也许你不是那个意思. 特征值倾向于按降序排列，但这根本不能保证.它们往往是有序的，因为最大的往往会从最上面的算法中流出.Eig 最后没有排序来确保这一
..
Python Numpy TypeError:输入类型不支持 ufunc 'isfinite'
这是我的代码: def topK(dataMat,灵敏度):meanVals = np.mean(dataMat,axis=0)meanRemoved = dataMat - meanValscovMat = np.cov(meanRemoved, rowvar=0)eigVals,eigVects = np.linalg.eig(np.mat(covMat)) 我在上面最后一行的标题中看到错
..
带有固定种子的 scipy.sparse.linalg.eigsh
我正在尝试使用 scipy.sparse.linalg.eigsh 带有固定种子. 为此，我需要指定 v0 参数.但是，我无法弄清楚到底需要什么进入 v0，因为这里的文档非常少(它只是说 numpy.ndarray)，而且错误消息对我来说没有任何信息. 代码: 将 numpy 导入为 np导入 scipy.sparse.linalgA = scipy.sparse.rand(10,1
..
执行多维缩放后如何获得特征值?
我有兴趣在执行多维缩放后查看特征值.什么功能可以做到这一点?我查看了 文档，但它根本没有提到特征值. 这是一个代码示例: mds = manifest.MDS(n_components=100, max_iter=3000, eps=1e-9,random_state=seed, dissimilarity="precomputed", n_jobs=1)结果 = mds.fit(word
..
在MATLAB中使用大矩阵的特征向量获得马尔可夫链的平稳分布
我试图找到马尔可夫链的平稳分布.我有一个转移概率矩阵(TPM).代码如下: [V，D] = eigs(double(TPM')，1);Py = abs(V)/sum(V); 我的问题是 sum(V)0 . 我不知道是什么问题，是 TPM 还是我使用的代码? 编辑: 这是
..
Python中的eig(a，b)给出错误“接受1个位置参数，但给出2个位置参数".
根据 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/user/numpy-for-matlab-users.html ，即MATLAB [V，D] = eig(a，b)是 V，D = np.linalg.eig(a，b). 但是当我尝试这样做时，我得到了错误: TypeError:eig()接受1个位置参数，但给出了2个 我很困惑，文档说 np.li
..
NumPy与MATLAB之间的特征向量存在细微差异
我有刚度矩阵和质量矩阵.我想计算我的结构振动形状和周期(特征值/矢量)，所以我为此使用了NumPy.特征值与MATLAB给出的特征值相同，但是当我将特征向量与MATLAB给出的特征值进行比较时，发现一些小的差异(小于1E-10). 这是为什么，如何使两个结果相等? 我试图提高NumPy的精度，但是没有用. 将numpy导入为np#S刚度矩阵#M质量矩阵w，f = np.linalg.
..
for循环中矩阵的特征值
我需要计算一系列矩阵的特征值，然后将它们保存在单独的文件中.我的数据有5列和10,000行.我使用以下功能: R
..
按特征向量对特征向量排序(关联排序)
我有一个未分类的特征值向量和一个相关的特征向量矩阵.我想针对特征值的排序集对矩阵的列进行排序.(例如，如果eigenvalue [3]移至eigenvalue [2]，我希望特征向量矩阵的第3列移至第2列.) 我知道我可以通过 std :: sort 在 O(N log N)中对特征值进行排序.不用滚动我自己的排序算法，如何确定矩阵的列(相关的特征向量)以及它们的特征值在排序时就遵循了?
..
Zheev特征值和向量不正确
我在Fortran科学代码中使用LAPACK zheev例程来计算不太大(可能永远不会超过1000大小)的矩阵的特征值和向量. 由于此步骤发生在计算的开始，所以我必须获得很高的精度，以避免重要的错误传播.问题在于，在我的测试用例中(仅使用12x12矩阵)，计算精度仅为1e-9左右，这根本不够. 我与numpy.linalg.eigh进行了比较，后者给出了可笑的更好结果，我想知道如何使用
..
用Python计算稀疏矩阵的N个最小特征值
我想在Python中找到稀疏矩阵的N个最小特征值.我尝试使用scipy.sparse.linalg.eigen.arpack包，但是在计算最小特征值时非常慢.我在某处读到有移位反转模式，但是当我尝试使用它时，收到一条错误消息，告诉我还不支持移位反转模式.关于我应该如何进行的任何想法? 解决方案 SciPy版本 比较的.eigs.html#scipy.sparse.linalg.eig
..
计算大型矩阵特征值的最快方法
直到现在，我仍使用numpy.linalg.eigvals来计算至少具有1000行/列的二次矩阵的特征值，并且在大多数情况下，约有五分之一的条目为非零值(我不知道是否应该这样做)被视为稀疏矩阵).我发现了另一个 topic ，表明scipy可以可能做得更好. 但是，由于我必须为成千上万个增大大小的大型矩阵(可能最多20000行/列，是的，我需要它们的所有特征值)计算特征值，所以这总是要花很长
..
计算R中前两个主成分的最快方法是什么?
我正在R中使用princomp来执行PCA.我的数据矩阵很大(10K x 10K，每个值最多4个小数点).在Xeon 2.27 GHz处理器上需要约3.5个小时和约6.5 GB的物理内存. 由于我只想要前两个组件，有没有更快的方法呢? 更新: 除了速度之外，还有一种高效的内存存储方式吗? 使用svd(,2,)计算头两个组件需要花费大约2个小时和大约6.3 GB的物理内存.
..