numpy求矩阵特征值与特征向量

import numpy as npa = np.array([[1, 3, 8, 6, 9, 0],[5, 4, 2, 7, 5, 2],[2, 6, 7, 4, 1, 3],[0, 7, 2, 7, 4, 9],[7, 6, 4, 6, 0, 7],[1, 5, 8, 9, 5, 0]])A = np.array([[2, -1, 2],[5, -3, 3],[-1, 0, -2]])
b = a[:3, :3]
flag = np.array([[1, 0, 6],[4, 7, 2],[0, 1, 0]])
c = np.dot(flag, b)d = np.linalg.eigvals(A)
A2,B = np.linalg.eig(A)print("特征值：\n",A2)
print("特征向量：\n",B)
print(d)print(c)

里面有些代码是没有实际用处的，然后我根据最后得到的结果猜测，实际去计算这个特征值与特征向量和numpy计算的是存在差距的，主要是因为受到了计算机的计算原则约束

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