Почему вычисления собственных векторов матрицы 2 на 2 с numpy вызывают мой сеанс Python?

Я пытаюсь сделать следующее:

import numpy as np from numpy import linalg as la w, v = la.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]])) 

В результате у меня произошел сбой сеанса python со следующим сообщением:

 Illegal instruction (core dumped) 

Я попытался использовать scipy вместо numpy. Результат тот же.

One Solution collect form web for “Почему вычисления собственных векторов матрицы 2 на 2 с numpy вызывают мой сеанс Python?”

Я подозреваю, что есть проблема с вашей установкой python / numpy / scipy, поскольку, когда я пытаюсь, у меня нет проблем.

 Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26) [GCC 4.7.3] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy as np >>> from numpy import linalg as la >>> w, v = la.eig(np.array([[1, -1], [1, 1]])) >>> w array([ 1.+1.j, 1.-1.j]) >>> v array([[ 0.70710678+0.j , 0.70710678+0.j ], [ 0.00000000-0.70710678j, 0.00000000+0.70710678j]]) >>> 

Я предлагаю вам попробовать новую установку.

  • Функция графика с большими биномиальными коэффициентами
  • savetxt Как изменить тип с float64 на int или double
  • Есть ли эффективный способ конкатенации матриц scipy.sparse?
  • Сглаживание графика дает огромную разницу в диапазоне
  • Как отобразить ход функции scipy.optimize?
  • Является ли `scipy.misc.comb` быстрее, чем вычисление биномиального ad-hoc?
  • объединение логарифма и линейной шкалы в matplotlib
  • Стратегия изоляции 3D-данных
  • Python - лучший язык программирования в мире.