Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。
>>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
# 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig(x)
# 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >>> y matrix([[ 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.], [ 7., 8., 9.]])
