要计算特征值和特征向量，可以使用scipy.linalg.eig函数。示例如下：
117笔记问答import numpy as np
from scipy.linalg import eig
# 创建一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = eig(A)
print('特征值:', eigenvalues)
print('特征向量:', eigenvectors)
上面的示例中，我们首先创建了一个2x2的矩阵A，然后使用scipy.linalg.eig函数计算了矩阵A的特征值和特征向量，并分别存储在eigenvalues和eigenvectors变量中。最后打印出特征值和特征向量。
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import numpy as np
from...
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一些...
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import numpy as np # 创建两个矩阵
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import numpy as np
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