计算Fisher信息之基础矩阵（一）

import numpy as np
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
stepsize = 0.01
'''
这里有个问题 就是特征值的排列方式可能跟下一个的顺序不一样，所以就会导致求导时候的错位。
这里需要在求导的时候，搞一下吧。
另外，矩阵的特征值，会不会突然变异？有跃迁？需要设置一个，检测的一些。
'''
def EigVect(Matrix):eigs,vectors = np.linalg.eig(Matrix)return eigs,vectorsdef test1ForContinueOfEig(eigss=[]):#这里的是两个或者多个特征值，我们假设前面已经将其复位好了plt.figure()eigss1 = np.array(eigss)for i in eigss1.shape[1]:plt.plot(eigss1[:,i])plt.title('tezhengzhi')plt.xlabel('x')plt.show()def EigDaoshu(Eig1=1,Eig2=2,stepsize=0.01):if abs((Eig1-Eig2)/Eig1)>5:#  print('特征值变化超过10倍，出现奇异的点了')raise Exception('特征值变化超过原来的10倍，出现奇异的点了')return (Eig1-Eig2)/stepsizedef VectDaoshu(Vect1=[2,2],Vect2=[1,1],stepsize=0.01):result = (Vect1-Vect2)/Vect1for item in result:if abs(item)>5:raise Exception('向量变化超过原来的十倍啦，应该是出现奇异的点了')return (Vect1-Vect2)/stepsizedef isnear(eigs):if abs(eigs[0]-eigs[1])<stepsize:raise Exception('两个特征值很相近，无法得出哪个特征值是哪个，换换矩阵吧')return True
'''
解决的情形是[0.4,0.6] [0.61,0.39] 这里第一位和第二位的就需要换一个位置
'''
def sorteigs(eig1,eig2,eig3,vect1,vect2,vect3):if abs(eig1[0]-eig2[0])<abs(eig1[0]-eig2[1]):passelse:print('需要换位2....')eig2[0],eig2[1] = eig2[1],eig2[0]vect2[0],vect2[1] = vect2[1],vect2[0]if abs(eig2[0]-eig3[0])<abs(eig2[0]-eig3[1]):passelse:print('需要换位3....')eig3[0],eig3[1] = eig3[1],eig3[0]vect3[0],vect3[1] = vect3[1],vect3[0]return eig1,eig2,eig3,vect1,vect2,vect3

函数说明

函数	函数名称	备注
`EigVect`	求特征值和特征向量
`test1ForContinueOfEig`	测试特征值是否连续	还没用到
`EigDaoshu`	特征值导数
`VectDaoshu`	特征向量导数
`isnear`	是否相邻	为下面函数所用
`sorteigs`	特征值从小到大排序	使得特征值变化连续

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