参考链接1：
百度经验：python线性代数—求方阵的特征值特征向量
利用python求解方阵特征值与特征向量的方法及代码实现
>>>import numpy as np 引入numpy模块 >>>x=numpy.diag((1,2,3)) 写入对角阵x >>>x 输出对角阵x array([[1,0,0], [0,2,0], [0,0,3]]) >>>a,b=numpy.linalg.elg(x) 特征值赋值给a，对应特征向量赋值给b >>>a 特征值 1 2 3 array([1.,2.,3.]) >>>b 特征向量 array([1.,0.,0.], [0.,1.,0.], [0.,0.,1.]) 局限性：使用函数numpy.diag( )产生的是对角阵，实际情况都是要处理一般方阵。关于numpy.diag( )的用法可以参考numpy.diag 使用说明
参考链接2：
科学计算python VS matlab
介绍python进行矩阵运算的各种函数
a2=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #建立一个二维数组 b2=np.array([[1,2,3],[2,3,4]],dtype=int) #可以输出指定数据类型 np.linalg.eig(a2) #返回矩阵a2的特征值与特征向量 参考链接3：
特征值与特征向量的雅克比算法C++实现
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