Matlab 的 eig() 和 eigs() 函数的 numpy 等价物答案

【问题标题】：numpy equivalents of eig() and eigs() functions of MatlabMatlab 的 eig() 和 eigs() 函数的 numpy 等价物
【发布时间】：2018-12-17 06:46:38
【问题描述】：

什么是 numpy 或 scipy 等价物

[V, D]= eig(A,-B)

还有

[V, D]= eigs(A,-B, 60, ‘SM')

【问题讨论】：

标签： matlab numpy scipy

【解决方案1】：

看看scipy.linalg.eig和scipy.sparse.linalg.eigs。

import scipy.linalg as la
import scipy.sparse.linalg as sla

# Matlab: [V, D] = eig(A, -B)
D, V = la.eig(A, -B)

# Matlab: [V, D]= eigs(A, -B, 60, ‘SM')
D, V = sla.eigs(A, 60, -B, which='SM')

请注意，您通常不会得到完全相同的结果。特征值可能有不同的顺序，特征向量可能有不同的缩放比例（特征向量不是唯一的）。

【讨论】：

所以，为了尝试，我用 one(3, 3) * 3 表示 A，而 one(3, 3) * 5 表示 B。使用 Matlab； D = [-0.6 ; -0.485446217248779 ;-1.21030705211835e-17]。并使用 Python Scipy：[-6.00000000e-01+0.j, 3.51562903e-01+0.j, -1.41560356e-17+0.j]。所以第一个特征值相同，但第二个特征值有点不同。我可以看到第三个基本上为零。这两个特征值怎么会一样呢？
嗯... scipy 1.1 与 Anaconda 一起安装，我得到了你得到的结果。用scipy的开发版（scipy.__version__是'1.2.0.dev0+3385e00'），scipy结果和Matlab一致。我会进一步调查（但不是马上）。与此同时，你能做同样的比较，但矩阵不是那么简并吗？你的A 和B 都排名第一。
谢谢。我也在使用蟒蛇。要获得开发者版本，我应该只通过 pip 升级吗？
我尝试过使用另一个矩阵 119、119 作为维度，但 sla 部分给出的错误为：in eigs symmetric=False, tol=tol) File "C:\Python\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\eigen\arpack\arpack.py", line 1069, in get_OPinv_matvec return LuInv(A - sigma * M).matvec TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')。知道为什么会这样吗？

【解决方案2】：

我相信您正在寻找的是：numpy.linalg.eig() 和 numpy.linalg.eigh()，但也有 scipy 对应的 scipy.linalg.eig() 和 scipy.linalg.eigh()，它们可能被编译后提供略有不同的行为和性能。

【讨论】：