сортировка собственных значений и связанных с ними собственных векторов после использования numpy.linalg.eig в python


Я использую numpy.linalg.eig для получения списка собственных значений и собственных векторов:

A = someMatrixArray
from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectors

solution = eigenValuesAndVectors(A)

eigenValues = solution[0]
eigenVectors = solution[1]

Я хотел бы отсортировать мои собственные значения (например, от самого низкого до самого высокого), таким образом, я знаю, что такое связанный собственный вектор после сортировки.

Я не нахожу никакого способа сделать это с помощью функций python. Есть ли простой способ или мне нужно закодировать свою версию сортировки?

3 53

3 ответа:

использовать numpy.аргсорт. Он возвращает индексы, которые можно было бы использовать для сортировки массива.

import numpy as np
import numpy.linalg as linalg

A = np.random.random((3,3))
eigenValues, eigenVectors = linalg.eig(A)

idx = eigenValues.argsort()[::-1]   
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]

если собственные значения являются комплексными, порядок сортировки лексикографических (то есть сначала комплексные числа сортируются по их действительной части, а связи разрываются их мнимой частью).

выше ответ unutbu очень четкий и лаконичный. Но, вот еще один способ мы можем сделать это, который более общий и может быть использован для списков, а также.

eval, evec =  sp.eig(A)
ev_list = zip( eval, evec )
ev_list.sort(key=lambda tup:tup[0], reverse=False)
eval, evec = zip(*ev_list)

этот tup[0] является собственным значением, на основе которого функция сортировки будет сортировать список.

reverse = False для увеличения порядка.

часть кода ubuntu не работает на моем Python 3.6.5. Это приводит к ошибкам во время выполнения. Итак, я перенастроил его / ее код на этот, который работает нормально на моих тестовых случаях:

import numpy as np
from numpy import linalg as npla
#
def eigen(A):
    eigenValues, eigenVectors = npla.eig(A)
    idx = np.argsort(eigenValues)
    eigenValues = eigenValues[idx]
    eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
    return (eigenValues, eigenVectors)