用python求解特征向量和拉普拉斯矩阵如何用python实现？numpy和scipy库都提供了线性代数库linalg，scipy更全面。特征值和特征向量importscipyassc按升序返回特征值，num定义返回的个数defeignvalues(matrix,num):returnsc.linalg.eigh(matrix,eigvalues(0,num-1))[0]返回特征向量defeighvectors(matrix):returnsc.linalg.eigh(matrix,eigvalues(0,num-1))[1]调用创建对角矩阵的实例，很容易知道它的特征值为1,2,3matrix=sc.diag([1,2,3])调用特征值函数得到最小特征值minValue=eighvalues(matrix,1)调用特征向量函数得到所有特征向量vectors=eightvectors(matrix,3）拉普拉斯矩阵拉普拉斯矩阵在很多图模型中都有涉及。它有三种形式。这次给出的代码是D-A（度矩阵-邻接矩阵）和第二种标准化形式：laplacianMatriximportnumpyasnpdefunnormalized_laplacian(adj_matrix):#先求度矩阵R=np.sum(adj_matrix,axis=1)degreeMatrix=np.diag(R)返回degreeMatrix-adj_matrixdefnormalized_laplacian(adj_matrix):R=np.sum(adj_matrix,axis=1)R_sqrt=1/np.sqrt(R)D_sqrt=np.diag(R_sqrt)I=np.eye(adj_matrix.shape[0])returnI-D_sqrt*adj_matrix*D_sqrt就到这里了，如果觉得对你有帮助，请在离开前关注我，感谢阅读！
