如何解决为什么这两种查找特征向量的方式在python中不同？
import numpy as np
#first way
A = np.array([[1,1],[-2,1,0]])
print(A)
B = A@A.transpose()
print(B)
eig_val,eig_vec = np.linalg.eig(B)
print(eig_vec)
#second way
from sympy import *
G = Matrix([[2,-2],5]])
print(G.eigenvects())
为什么这两种方法在寻找特征向量的相同目标上却给出不同的结果？
解决方法
已经提到，特征向量仅在标量倍数之前是唯一的。这是一个数学事实。为了深入研究您使用的方法的实现，numpy.linalg.eig返回归一化特征向量（即向量的范数为1），而{{1}的eigenvects() }不能对向量进行归一化。
从某种意义上说，归一化向量之所以唯一是因为它们具有单位范数。他们可以定义单位特征方向（在几何上），就像坐标几何中的单位向量一样。 （知道并不是很重要）
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