如何解决如何在SciPy中找到多个特征值和一个最低特征向量？
我想使用scipy.sparse.linalg.eigsh()找到几个具有最小特征值的特征值，同时只计算一个对应于最小特征值的特征向量。目前，我发现此函数只能返回相同数量的特征值和特征向量，这将导致更多的cpu和内存使用，尤其是在矩阵维数很大时。有没有办法只在SciPy中保留一个特征向量？
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