Python：特定数的特征值

我已经得到了一个拉普拉斯矩阵。我希望我对应的特征值等于零。所以我的方程是

（拉普拉斯矩阵）*（特征向量）=0

我想找到所有使上述方程成立的特征向量。所以本质上我在寻找所有的特征向量，当乘以拉普拉斯矩阵等于0时

下面是我尝试的代码：

laparray = np.array([[3, -3, 0, 0], [-3, 3, 0, 0], [0, 0, 3, -3], [0, 0, -3, 3]])

zeroarray = np.array([0, 0, 0, 0])

np.linalg.solve(laparray, zeroarray)

我得到以下错误：

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我的代码出了什么问题？如何求解所有的特征向量？

你的矩阵显然是奇异的：第一行和第二行加起来等于零向量，第三行和第四行也是如此。在这种情况下，矩阵是不可逆的（显然！），这不是

np.linalg.solve

所能理解的。如果你坚持某种数值结果的话，也可以看一些细节。我明白了。。。如果我想要我的拉普拉斯矩阵点积，我的向量等于向量0，那么函数是什么？