Python - linalg.eigsh 如何找到*所有*特征向量？

Question

我正在使用 linalg.eigsh 文档页面上的示例代码，here :

import scipy.sparse.linalg as sp
import numpy as np

id = np.eye(13)
vals, vecs = sp.eigsh(id, k=6)

len(vals)
# 6
len(vecs)
# 13

我要求它提供 6 特征值 (k=6)，它确实返回 6，但它给了我 13(即全部) ) 特征向量。
在文档中，当谈到 k 时，它说:

The number of eigenvalues and eigenvectors desired. k must be smaller than N. It is not possible to compute all eigenvectors of a matrix.

事实上，我认为 Lanczos 方法(底层 eighsh)的速度是由于它只找到 eigvector 的一个子集。

那么它如何返回所有特征向量呢？

Answer 1

不是； vecs 是一个 13 x 6 矩阵。特征向量n为:

vecs[:, n]