Python 为什么tensorflow和numpy的特征值输出不同？

我尝试使用numpy和tensorflow计算矩阵的特征值，但我得到的每个实现的特征值不同。详情如下

A=([1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]) 

具有numpy的A的特征值是

[0,6,0]

具有tensorflow的A的特征值为

[0.30797836,0.64310414,5.04891825]

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我使用

tf.self\u adjuncit\u eig

实现tensorflow，使用

numpy.linalg.eig

实现numpy。

函数描述：

计算平方自伴矩阵的特征分解

在这种情况下，只使用输入的下三角部分。 上三角部分将不被读取

因此，矩阵上的TensorFlow的

自伴随eig

相当于以下矩阵的numpy的

eig

（{1,1,1}，{1,2,2}，{1,2,3}）

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你的矩阵不是自伴矩阵。