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在Python中绘制关联圆
我一直在做一些几何数据分析(GDA),例如主成分分析(PCA).我正在寻找一个Correlation Circle …这些看起来像这样： 基本上,它允许测量变量的特征值/特征向量与数据集的主成分(维度)相关的范围. 有人知道是否有一个python软件包可以绘制这种数据可视化图吗？解决方法:我同意没有在sklearnMatlab和Python采取的特征向量的符号差异
您能否解释一下为什么某些特征向量(2-4)存在符号差异？这种差异是否会影响进一步计算中的进一步计算,例如降维？ Matlab： N = 5000; dataA = rand(N,5); covA = cov(dataA); %covA = dataA*dataA'/(length(dataA)-1); covA = covA + eps.*eye(size(covA)); [~,pA] = chol(covA); assertC线性代数库armadillo：如何在Matlab中使用eig_pair获得与eig函数相同的结果？
我尝试使用eig_pair对具有相同大小的一对一般密集方阵A和B进行特征分解,以使A * eigvec = B * eigvec * diagmat(eigval),但结果与Matlab函数eig不匹配.例如： A= [1,2;3,4] B=[2,4;5,8] 在Matlab中： [u,v] = eig(A,B) 结果： u = -1.0000 -0.0000 0.5000 -1.0000 v =python – 最大的特征向量和可能的Scipy古怪
不确定这是否是包中的错误或由于其他原因,但我们继续. 我正在使用以下包在相似度得分的对称矩阵(大小为10×10)上找到最大的特征值及其对应的特征向量： scipy.sparse.linalg.eigen.arpack.eigsh ,像这样： scipy.sparse.linalg.eigen.arpack.eigsh(mymatrix, 1, which='LM') 现在python scipy eigs：无论收敛容差如何,在最大迭代次数后返回特征向量
我想得到一个稀疏对称矩阵的特征向量,在给定时间内具有最低的精度.目前我在scipy.sparse.eigsh中使用以下内容： evals, evecs = eigsh(MyMatrix, 2,which='LM' ,tol=1.e-15, maxiter=1000000) 如果它没有通过maxiter迭代收敛到tol精度,它会引发一个ArpackNoConvergence错误,其中包python – 使用Qutip和slepc4py在HPC上发现快速特征向量
我正在做一些量子计算的数值模拟,我希望找到一个大的埃尔米特矩阵的特征向量(~2 ^ 14行/列) 我正在运行24核/ 48线程的XEON机器.该代码最初是在Qutip库的帮助下编写的.我发现包含的eigenstates()函数只使用我机器上的一个线程,所以我试图找到一种更快的方法来做到这一点. 我尝试使python – 为什么adajcency矩阵的特征值实际上是Textrank中的句子分数
这是TextRank的路线： >汇总的文件表示为tf-idf矩阵 >(tf-idf矩阵)*(tf-idf矩阵).Transpose =一些图的邻接矩阵,其顶点是实际上是上述文件的句子>页面排名适用于此图表 – >返回每个句子的PR值 现在,该PR值实际上是该邻接矩阵的特征值这背后的物理意义或直觉是什么？ 为什么Eigen值实际C与Python中特征向量例程的不同结果
所以我注意到我得到了所有1的4×4矩阵的特征分解的不同答案. 在使用numpy.linalg.eig的Python中： matrix = numpy.ones((M,M), dtype=float); values, vectors = numpy.linalg.eig(matrix); Python结果： V1: [-0.866025 +0.288675 +0.288675 +0.288675] V2: [+0.500000 +0.500000python – 具有Numpy的不正确的EigenValues /向量
我试图找到以下矩阵的特征值/向量： A = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 0]]) 使用代码： from numpy import linalg as LA e_vals, e_vecs = LA.eig(A) 我得到这个作为答案： print(e_vals) [ 0. 1. 1.] print(e_vecs) [[ 0. 0.7Python numpy / scipy特征向量似乎对马尔可夫链模型不正确
我有一个很大的(351,351)numpy转换矩阵.我想使用numpy找到状态向量(我也尝试过具有相同功能的scipy). sstate = np.linalg.eig(T)[1][:,0] 所以我认为应该给出主导左特征值的特征向量.主要的左特征值是10j.这有点正确,占优势的左特征值应为1,我对此有点新,所以我不知道如何处理虚用于广义特征值的Python eig不返回正确的特征向量
试图使用scipy的linalg.eig来解决广义特征值问题.然后我检查我得到的解决方案,似乎没有返回正确的特征向量.此外,文档建议返回的向量是规范化的,但事实并非如此(尽管这并不会让我感到烦恼). 以下是样本矩阵： >>> a array([[ 2.05630374e-01, 8.89584493e-10, -1.46171715e-06],