numpy.linalg.eigvalsh

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.eigvalsh.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.linalg.eigvalsh(a, UPLO='L')[source]

计算Hermitian或真实对称矩阵的特征值。

与eigh的主要区别：不计算特征向量。

参数：	a：（...，M，M）array_like 要计算其特征值的复数或实数矩阵。 UPLO：{'L'，'U'}，可选 与下相同，“L”表示下方，“U”表示上三角形。已弃用。
返回：	w：（...，M，）ndarray 特征值按升序排列，每个根据其多样性重复。
上升：	LinAlgError 如果特征值计算不收敛。

也可以看看

eigh

对称/ Hermitian数组的特征值和特征向量。

eigvals

一般实数或复数数组的特征值。

eig

一般实数或复数数组的特征值和右特征向量。

笔记

版本1.8.0中的新功能。

广播规则适用，有关详细信息，请参阅numpy.linalg文档。

特征值使用LAPACK例程_syevd，_heevd来计算

例子

>>> from numpy import linalg as LA
>>> a = np.array([[1, -2j], [2j, 5]])
>>> LA.eigvalsh(a)
array([ 0.17157288,  5.82842712])