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关注 不知道那么老师规定的bins是多少,整体思路就是用np.random.randn(10000, 10000)生成正态分布的矩阵,然后用np.linalg.eig()计算可以同时返回特征值和特征向量,我是这么写的,不一定符合那么老师的要求:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mat = np.random.randn(10, 10) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eig(mat)#前面为特征值,后面为特征向量 plt.hist(eigenvalue, len(eigenvalue)- 1) plt.show()
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