小编iga*_*iil的帖子

我使用numpy来计算对称方阵的特征值和特征向量.我的阵列是:

L = [[ 2. -1. -1.  0.  0.  0.]
     [-1.  3.  0. -1.  0. -1.]
     [-1.  0.  2. -1.  0.  0.]
     [ 0. -1. -1.  3. -1.  0.]
     [ 0.  0.  0. -1.  2. -1.]
     [ 0. -1.  0.  0. -1.  2.]]

执行时的结果numpy.linalg.eig(L)如下所示

特征值:

[ 5.00000000e+00,   
  3.96872205e-16,   
  1.00000000e+00,
  2.00000000e+00,   
  3.00000000e+00,   
  3.00000000e+00 ]

特征向量:

[[ -2.88675135e-01   4.08248290e-01  -5.00000000e-01  4.08248290e-01   -4.36632863e-01   4.44614891e-01]
 [  5.77350269e-01   4.08248290e-01  -3.34129212e-16  4.08248290e-01   -1.08813217e-01  -5.41271705e-01]
 [  2.88675135e-01   4.08248290e-01  -5.00000000e-01  4.08248290e-01    5.45446080e-01   9.66568140e-02]
 [ -5.77350269e-01   4.08248290e-01 …

我真的很困惑为什么出现此错误。这是我的代码：

import numpy as np

x = np.array([0, 0])
y = np.array([10, 10])
a = np.array([1, 6])
b = np.array([3, 7])
points = [x, y, a, b]
max_pair = [x, y]
other_pairs = [p for p in points if p not in max_pair]
>>>ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. 
Use a.any() or a.all()
(a not in max_paix)
>>>ValueError: The truth ...

令我感到困惑的是，以下各项工作正常：

points = [[1, 2], [3, 4], [5, 7]]
max_pair = …