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Python 将矩阵的特征值绘制为矩阵元素的函数

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Python 将矩阵的特征值绘制为矩阵元素的函数,python,numpy,matrix,eigenvalue,Python,Numpy,Matrix,Eigenvalue,我以前从未使用过python，但现在需要它，因为我正在处理同事的项目。我想画出一个矩阵的特征值，作为矩阵元素的函数，也就是说，我的矩阵 M=[[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]] 其中x是一个变量。所以矩阵有三个特征值 eig=numpy.linalg.eigvals(M) eig1=eig[0] eig2=eig[1] eig3=eig[0] 但是我怎么能把它画成x的函数呢？提前感谢您的帮助有很多方法可以循环查看您感兴趣的x的值。您可以

我以前从未使用过python，但现在需要它，因为我正在处理同事的项目。我想画出一个矩阵的特征值，作为矩阵元素的函数，也就是说，我的矩阵

    M=[[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]]
其中x是一个变量。所以矩阵有三个特征值

    eig=numpy.linalg.eigvals(M)
    eig1=eig[0]
    eig2=eig[1]
    eig3=eig[0]
但是我怎么能把它画成x的函数呢？提前感谢您的帮助

有很多方法可以循环查看您感兴趣的
x
的值。您可以为循环执行显式的
，也可以使用列表理解。在下面的例子中，我计算了一个包含3列的二维数组，每个列对应一个特征值。行数是我们使用的
x
值的数量


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xx = np.linspace(0,100,101)   # consider x values 0, 1, .., 100
eigenvalues = np.array([np.sort(np.linalg.eigvals([[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]])) for x in xx])

plt.plot(xx, eigenvalues[:,2],label="largest")
plt.plot(xx, eigenvalues[:,1],label="medium")
plt.plot(xx, eigenvalues[:,0],label="smallest")
plt.legend()
plt.show()


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