python - SciPy 方法 eigsh 给出不直观的结果
问题描述
我尝试使用 SciPy 函数linalg.eigsh
来计算矩阵的一些特征值和特征向量。但是,当我打印计算出的特征向量时,它们的维数与我要计算的特征值的数量相同。它不应该给我实际的特征向量,其维度与原始矩阵的维度相同吗?
我的参考代码:
id = np.eye(13)
val, vec = sp.sparse.linalg.eigsh(id, k = 2)
print(vec[1])
这给了我:
[-0.26158945 0.63952164]
虽然直观上它的维度应该是 13。它也不应该是一个非整数值。这只是我对功能的误解吗?如果是这样,Python中是否还有其他函数可以计算所需维度的一些特征向量(我不想要全谱)?
解决方案
vec
是一个形状为 (13, 2) 的数组。
In [21]: vec
Out[21]:
array([[ 0.36312724, -0.04921923],
[-0.26158945, 0.63952164],
[ 0.41693924, 0.34811192],
[ 0.30068329, -0.11360339],
[-0.05388733, -0.3225355 ],
[ 0.47402124, -0.28180261],
[ 0.50581823, 0.29527393],
[ 0.06687073, 0.19762049],
[ 0.103382 , 0.29724875],
[-0.09819873, 0.00949533],
[ 0.05458907, -0.22466131],
[ 0.15499849, 0.0621803 ],
[ 0.01420219, 0.04509334]])
特征向量存储在vec的列中。要查看第一个特征向量,请使用vec[:, 0]
. 当您打印vec[0]
(相当于vec[0, :]
)时,您打印了 的第一行vec
,这只是两个特征向量的第一个分量。
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