我正在计算协方差矩阵的特征值，该矩阵是实数且对称正半定的。因此，特征值和特征向量应该都是实数，但是numpy.linalg.eig() https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eig.html返回虚部（几乎）为零的复数值。
协方差矩阵太大，无法在此处发布，但特征值如下
[1.38174e01+00j, 9.00153e00+00j, ....]
向量中最大的虚部可以忽略不计-9.7557e-16j.
我认为这里存在一些机器精度问题，因为显然虚部可以忽略不计（并且考虑到我的协方差矩阵是实数正半定义）。
有没有办法抑制使用 numpy eig （或 scipy）返回虚部？我试图避免使用 if 语句来检查特征值对象是否复杂，然后仅将其设置为真实组件（如果可能）。
我认为针对这种具体情况的最佳解决方案是使用@PaulPanzer的建议，即np.linalg.eigh https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eigh.html。这直接适用于埃尔米特矩阵，因此只有真实的特征值，正是这个特定的用例。
一般来说，检索数组中数字的实部非常简单：
>>> np.real(np.array([1+1j,2+1j]))
array([ 1., 2.])
numpy.real https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.real.html返回数字的实部。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
