如何通过python找到矩阵的特征多项式？答案

【问题标题】：How to find characteristic polynomial of matrices by python?如何通过python找到矩阵的特征多项式？
【发布时间】：2016-05-02 23:46:03
【问题描述】：

令$A$ 为$n\times n$ 矩阵。我想计算 $A$ 的特征多项式，即我想计算 $$det(xI-A)$$.

有没有在 python 中找到这个的函数？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

听起来您对符号解决方案感兴趣？特征多项式在数值上没有多大意义，您可能会对特征值更感兴趣。要在 SymPy 中获取符号矩阵 M 的特征多项式，您需要使用 M.charpoly 方法。

有关更多信息，请参阅有关矩阵和线性代数的 SymPy 文档：http://docs.sympy.org/latest/modules/matrices/matrices.html

如果你想找到一个 numpy 数组的特征值，numpy.linalg.eigvals（或者numpy.linalg.eigvalsh，如果你有一个 Hermitian 矩阵）就是你想要的。

【讨论】：

谢谢。它确实有帮助。 numpy 和 sympy 有什么区别
是的，它们针对两个根本不同的问题。 Numpy 用于数值计算，即。例如，涉及原始数字的计算，并且对此特别有效（即对于 Python 模块）。另一方面，SymPy 与 Maple 或 Mathematica 类似，不提供高效的数值算法，而是利用 Python 的基本对象结构，允许动态创建符号表达式。在这些表达式上使用 sympy.lambdify，您可以将它们转换为 numpy 函数，但是在某些科学领域有一些非常有用的用例。