Numpy-找到一组特定特征值的对应特征向量

【问题标题】：Numpy- Find Corresponding Eigenvectors of a Particular Set of EigenvaluesNumpy-找到一组特定特征值的对应特征向量
【发布时间】：2018-05-11 16:15:04
【问题描述】：

我试图弄清楚如何使用 numpy 找到一组特定特征值的对应特征向量。

我正在做一个使用奇异值分解的项目，我需要找到截断的 SVD，它是具有 k 最大奇异值的 SVD。

desired_singular_values = sorted_singular_values[:desired_num_singular]

提前致谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

回答第一个问题。如果您需要实现算法，则取决于您要如何执行。我这里有一些页面供eigenvalue algorithms 使用。如果你想要python中的特征值。如下。

w,v = numpy.linalg.eig(A)

响应截断的 SVD。 SVD 中有另一个命令

u,s,vh = numpy.linalg.svd(A,fullmatrices=False)

看到 here 提供了减少的 SVD

【讨论】：