我正在研究幂方法的实现，以计算给定矩阵的主要特征向量和特征值。我没有发布完整的代码，我宁愿提出一些我无法理解的具体问题。
在以下循环中，我通过为每个步骤分配计算的x0来更新x。这很好，但是，我需要计算每个步骤中x和x0之间的差异，并将它们保存在名为epsilon的变量中。
由于x0分配在epsilon计算之后的行中，我预计这会有效，但在第一轮循环之后我得到的epsilon是{{1} }原因是0和x0在每一步都是相同的。
我一直在考虑这个问题，但我很欣赏一些暗示我做错了什么。
x答案 0 :(得分：2)
由于x和x0是数组，因此会出错。行x0 = x不会复制数据，而是使x和x0都指向相同的数据。在第一次完成后，它们将保持不变。
如果您要将数据从x复制到x0，则应使用x0 = x[:]。切片语法（[:]）创建数据的副本，因此应该可以工作。
答案 1 :(得分：2)
这是Python中常见错误之一的结果。当我们有一个列表b并设置a=b时，我们不会将a的每个值设置为等于b的每个值。相反，我们将它们设置为相同的东西它们在内存中的位置相同。对其中一个的任何改变都会改变另一个。任何时候你有两个似乎总是相同的列表（或任何python对象），或者一个对象似乎在你不期望的时候改变，你应该总是检查你是否已经完成了这个。
x0 = x[:]
将会执行您之后的操作
x0 = x.copy()
如果它是numpy。
假设这些是numpy数组，您还可以通过设置
来改进代码x = y/normy
epsilon = x-x0
而不是在循环中进行。它会更快，因为numpy已经过优化，可以做到这一点。