在Python中绘制一个相关圆
我一直在进行一些几何数据分析(GDA)，例如主成分分析(PCA).我正在寻找一个Correlation Circle ...这些看起来像这样: 基本上，它允许测量变量的特征值/特征向量与数据集的主成分(维度)相关的范围. 任何人都知道是否有一个 python 软件包可以绘制这种数据可视化图吗? 解决方案 以下是使用sklearn和虹膜数据集的简单示例.包括前两个维度的因子图和碎
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eigenvector相关内容
特征向量（频谱）分解
我正在尝试找到一个C代码程序，该程序将允许我计算方矩阵的特征值（频谱）分解。我专门尝试查找在第一列中具有最高特征值（及其相关特征值）的代码。 我需要输出的原因在于顺序是因为我正在尝试计算特征向量中心性，因此我只需要真正计算与最高特征值相关的特征向量即可。 解决方案 在任何情况下，我都建议使用专用的线性代数包，例如 Lapack （Fortran，但可以从C调用）或 CLapack 。
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PHP中的奇异值分解(SVD)
我想在PHP中实现奇异值分解(SVD).我知道有几个外部库可以为我做这件事.但是我有两个关于PHP的问题: 1)您认为用PHP编码SVD是否可能和/或合理? 2)如果(1)是:您能帮我用PHP编写代码吗? 我已经自己编码了SVD的某些部分. 这里是代码，我在其中对操作过程进行了评论.某些部分这段代码并不完全正确. 如果您能帮助我，那就太好了.提前非常感谢您！ 解决方案 SVD-
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查找大型稀疏矩阵的最小特征向量，在SciPy中比在Octave中慢100倍以上
我正在尝试计算与大型对称方形稀疏矩阵(最大30000x30000)的最小特征值相对应的(5-500)个特征向量，其中小于0.1％的特征值为非零. 我目前正在Shift-invert模式(sigma = 0.0)中使用scipy.sparse.linalg.eigsh，我通过有关该主题的各种帖子发现这是首选的解决方案.但是，在大多数情况下，最多需要1小时才能解决该问题.另一方面，如果我要求最大
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本征分解让我纳闷
我测试了一个定理，即A = Q * Lambda * Q_inverse，其中Q是具有特征向量的矩阵，而Lambda是具有对角特征值的对角矩阵. 我的代码如下: import numpy as np from numpy import linalg as lg Eigenvalues, Eigenvectors = lg.eigh(np.array([ [1, 3],
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Numpy似乎产生了错误的特征向量
我想使用Numpy来计算特征值和特征向量.这是我的代码: import numpy as np from numpy import linalg as LA lapl = np.array( [[ 2, -1, -1, 0, 0, 0], [-1, 3, 0, -1, 0, -1], [-1, 0, 2, -1, 0, 0]
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防止scipy特征向量因计算机而异
关注此问题 所有测试的计算机都运行Win7x64和WinPython-64bit-2.7.9.4.一台计算机总是正确，而其他三台计算机总是以相同的方式出错.根据几篇文章，我发现像这样和此，这听起来可能是由于通过计算浮点精度的差异.不幸的是，我不知道该如何解决.我的意思是，我不知道如何更改从矩阵中提取左特征值的代码，以强制实现所有计算机都可以处理的特定精度(并且我认为这样做不必非常准确) 这
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scipy.linalg.eig是否给出正确的左特征向量?
我对scipy.linalg.eig如何计算左右特征向量有疑问.也许我误解了一切，但事情似乎不适合我... 从一开始.为了获得特征值和两个特征向量，我使用以下代码: ev, left_v, right_v = scipy.linalg.eig(A, left=True) 根据手册，在调用函数时设置left=True，我应该期望将左特征向量作为left_v的列，其中第i列引用第i个
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查找具有左特征值的马尔可夫稳态(使用numpy或scipy)
我需要使用一些python代码，使用其转移矩阵的左特征向量来找到Markov模型的稳态. 它已经在此问题中建立 scipy.linalg.eig无法提供所描述的实际左特征向量，但在那里进行了修复.官方文档通常像往常一样是无用的和令人费解的. 比不正确的格式要大的问题是，生成的特征值没有任何特定的顺序(每次都没有排序和不同).因此，如果要查找与1个特征值相对应的左特征向量，则必须寻找它们
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如何找出对应于矩阵特定特征值的特征向量?
如何找出与特定特征值相对应的特征向量? 我有一个随机矩阵(P)，其特征值之一是1.我需要找到对应于特征值1的特征向量. scipy函数 scipy.linalg. eig 返回特征值和特征向量的数组. D, V = scipy.linalg.eig(P) 这里D(值的数组)和V(向量的数组)都是向量. 一种方法是在D中进行搜索，然后在V中提取相应的特征向量.有没有更简单
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用numpy的eigh和svd计算的特征向量不匹配
考虑奇异值分解M = USV *.然后，M * M的特征值分解给出M * M = V(S * S)V * = VS * U * USV *.我希望通过numpy验证这种相等性，方法是显示eigh函数返回的特征向量与svd函数返回的特征向量相同: import numpy as np np.random.seed(42) # create mean centered data A=np.ran
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来自numpy.eig的特征向量不正交
我的问题如下:使用scipy.linalg.eig获得特征向量和特征值我看到我所有的特征值都具有多重性1，但是当我运行下面的代码时，并不能确认特征向量是正交的.在这种情况下.有什么原因呢?或如何解决? import scipy as SP import numpy as NP from scipy import linalg from numpy import linspace,asscal
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python vs matlab中的特征值和特征向量
我注意到，matlab计算矩阵的特征值和特征向量的方式有所不同，其中matlab返回实值，而numpy返回复杂值的特征值和向量.例如: 对于矩阵: A= 1 -3 3 3 -5 3 6 -6 4 Numpy: w, v = np.linalg.eig(A) w array([ 4. +0.00000000e+0
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Rfast hd.eigen()返回NA，但基本eigen()不返回
我在Rfast中的hd.eigen时遇到问题.对于大多数数据，它给出的结果与eigen极为接近，但是hd.eign有时会返回空的$vector，NA或其他不良结果. 例如: > set.seed(123) > bigm > e3 = eigen(bigm) > length(e3
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寻找巨大且非常稀疏的矩阵的特征值
我有以下问题.有一个大小为NxN的矩阵A，其中N = 200 000.非常稀疏，每行中恰好有M个元素，其中M={6, 18, 40, 68, 102}(我有5种不同的情况)，其余为零. 现在，我想获取矩阵A的所有特征值和特征向量. 问题是，我无法将矩阵A放到内存中，因为它大约有160 GB的数据.我要寻找的是一种能够很好地存储稀疏矩阵(没有零，我的矩阵只有几MB)，然后将此存储的不带零
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由numpy.linalg.eig创建的特征向量似乎不正确
我创建一个任意的2x2矩阵: In [87]: mymat = np.matrix([[2,4],[5,3]]) In [88]: mymat Out[88]: matrix([[2, 4], [5, 3]]) 我尝试使用numpy.linalg.eig计算特征向量: In [91]: np.linalg.eig(mymat) Out[91]: (array(
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NumPy的错误特征值/向量
我正在尝试查找以下矩阵的特征值/向量: A = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 0]]) 使用代码: from numpy import linalg as LA e_vals, e_vecs = LA.eig(A) 我得到这个答案: print(e_vals) [ 0.
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R函数eigen()返回的特征向量是否错误?
#eigen values and vectors a
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如何在MATLAB中将eig与nobalance选项一起使用?
在MATLAB中，我可以发出命令: [X,L] = eig(A,'nobalance'); 为了计算特征值而没有平衡选项 NumPy中的等效命令是什么?当我运行eum的NumPy版本时，其结果与打开nobalance的MATLAB结果不同. 解决方案 NumPy当前无法执行此操作.正如霍奇勒所说，一段时间以来，已经有一张开放票.但是，可以使用外部库来实现.在这里，我写下了
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Matlab Codgen eig()函数-奇怪的行为
首先，不要被冗长的文章所迷惑，没有太多代码只是观察结果而已，因此示例矩阵很少. 这与这个问题有点相关: Matlab Codegen Eig Function -这是Bug吗? 我知道mex/C/C ++翻译了 eig()在MATLAB中使用相同的函数时，函数可能不会返回相同的特征向量，这很好，但是我对获得的结果感到困惑. 首先，这个简单的示例: Output % c =
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