在python中使用numpy.linalg.eig之后，对特征值和相关的特征向量进行排序

我正在使用numpy.linalg.eig来获取特征值和特征向量的列表：

A = someMatrixArray
from numpy.linalg import eig as eigenValuesAndVectors

solution = eigenValuesAndVectors(A)

eigenValues = solution[0]
eigenVectors = solution[1]

我想对我的特征值进行排序（例如，从最低到最高），以某种方式知道排序后相关的特征向量是什么。

我没有找到任何使用python函数的方法。有什么简单的方法还是我必须对我的排序版本进行编码？

python sorting numpy

— 豪尔赫·雷涛
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Answers:

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使用numpy.argsort。它返回用于对数组进行排序的索引。

import numpy as np
import numpy.linalg as linalg

A = np.random.random((3,3))
eigenValues, eigenVectors = linalg.eig(A)

idx = eigenValues.argsort()[::-1]   
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]

如果特征值是复数，则排序顺序是按字典顺序排列（也就是说，复数首先根据其实部进行排序，而其虚部则打破了联系）。

— Unutbu
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顺便说一句，从最大特征值到最小特征值排序更常见。只需使用：idx = eigenValues.argsort()[::-1]。

— 卡尔·F，

得到k个最大特征值k = 2 idx = eigenValues.argsort（）[-k：] [::-1]

— mrgloom

对于k = 1，可以使用eigenVectors[:, eigenValues.argmax()]

— utapyngo 2014年

@MaxNoe：根据文档，“特征值不一定是有序的。”

— unutbu

啊，我在用eigh：特征值按升序排列，每个特征值根据其多重性重复。

— MaxNoe

以上unutbu的回答非常清晰明了。但是，这是我们可以做的另一种方法，它更通用，也可以用于列表。

eval, evec =  sp.eig(A)
ev_list = zip( eval, evec )
ev_list.sort(key=lambda tup:tup[0], reverse=False)
eval, evec = zip(*ev_list)

tup [0]是特征值，排序函数将基于该特征值对列表进行排序。

reverse = False用于递增顺序。

— 希卡杜
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ubuntu的代码在我的Python 3.6.5上不起作用。它导致运行时错误。因此，我将他/她的代码重构为可以在我的测试用例上正常运行的代码：

import numpy as np
from numpy import linalg as npla
#
def eigen(A):
    eigenValues, eigenVectors = npla.eig(A)
    idx = np.argsort(eigenValues)
    eigenValues = eigenValues[idx]
    eigenVectors = eigenVectors[:,idx]
    return (eigenValues, eigenVectors)

— 标准方法
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