关键函数
计算矩阵R的行列式
b = np.linalg.det(R)
计算矩阵R的特征向量和特征矩阵
c = np.linalg.eig(R)
其中特征值为c[0]
特征向量为c[1]
示例
import numpy as np# w1为列向量x11 = np.array([[-3 / 4, -1 / 4, -1 / 8]]).Tx12 = np.array([[5 / 4, -1 / 4, -1 / 8]]).Tx13 = np.array([[5 / 4, -1 / 4, 7 / 8]]).Tx14 = np.array([[1 / 4, 7 / 4, -1 / 8]]).Tx21 = np.array([[-3 / 4, -1 / 4, 7 / 8]]).Tx22 = np.array([[-3 / 4, 3 / 4, -1 / 8]]).Tx23 = np.array([[-3 / 4, -9 / 4, 7 / 8]]).Tx24 = np.array([[1 / 4, 3 / 4, -17 / 8]]).Tx = [x11, x12, x13, x14, x21, x22, x23, x24]# 列向量乘行向量R1 = 0for i in x:R1 += i * i.T;R = 1 / 8 * R1# 计算矩阵R的行列式（只要行列式不等于0，就可以求特征值和特征向量）b = np.linalg.det(R)# print(b)# 特征值和特征向量c = np.linalg.eig(R)# print(c)# 特征值print(c[0])# 特征向量print(c[1])
结果
以分数形式表示结果
谢谢作者（蠕动的爬虫）帮我解决了这个问题~
原问题：定义矩阵时可以用Fraction函数输入分数，但用numpy进行矩阵运算后输出仍为浮点数，请问输出矩阵结果时可以以分数表示吗？
调用库和函数
from fractions import Fraction
np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: str(Fraction(x).limit_denominator())})
