我正在尝试检索所有（常规）特征向量以及足够的广义特征向量，以从我的正方形NxN矩阵中完成基础。我的问题是，此输出到底是什么特征向量？
evals, levecs = eig(Mnp, left=True,right=False)
我在此上找到的文档只说“解决方阵的普通或广义特征值问题。找到特征值w和一般矩阵的右或左特征向量”。
谁能告诉我这是否意味着我的左特征向量既是常规的又是广义的？我将不胜感激。
答案 0 :(得分：0)
w：（…，M）数组
特征值，每个特征值根据其多重性重复。的 特征值不一定是有序的。结果数组将是 复数类型的，除非虚部为零，否则虚部为零 将被转换为实型。当a为实时，所得特征值 将是实数（0个虚部）或出现在共轭对中
v：（…，M，M）数组
归一化（单位“长度”）特征向量，例如 v [：，i]是对应于特征值w [i]的特征向量。
然后从该页面的注释部分
这是通过_geev LAPACK例程实现的，该例程计算 一般方阵的特征值和特征向量。
如果存在向量v，则数字w是a的特征值 点（a，v）= w * v。因此，数组a，w和v满足 等式dot（a [：，：]，v [：，i]）= w [i] * v [：，i]对于\ in {0，...，M-1}。
特征向量的数组v可能不具有最大秩，也就是说，某些 的列可能线性相关，尽管舍入误差可能 掩盖了这个事实。如果特征值都不同，则 理论上，特征向量是线性独立的。同样， 如果矩阵a为特征向量v的（复值）矩阵为unit 是正常的，即点（a，a.H）=点（a.H，a），其中a.H表示 的共轭转置。
最后，强调v由权利组成（如 右侧）的特征向量满足点的向量y（y.T，a） = z * y.T对于某个数字z称为a的左本征向量，通常，矩阵的左右本征向量不是 （可能是共轭的）彼此转置。