如何在Python中选择和绘制特定数组？

Question

这是我正在使用的一段代码：

import numpy as np
import numpy.linalg as linalg

A = np.random.random((10,10))
eigenValues,eigenVectors = linalg.eig(A)

idx = eigenValues.argsort()   
eigenValues = eigenValues[idx]
eigenVectors = eigenVectors[:,idx]

我想做的是从一大堆特征向量中，只挑出前五个最小的特征向量，然后把它们画出来。那么，怎么才能选出这五个特征向量，并在matplotlib中把它们画出来呢？

Answer 1

给未来的读者，这里有一段代码示例，正好可以实现这个功能：

from pylab import *
N = 10
k = 5
L = 1

x = linspace(-L, L, N)
H = random((N,N))
ls, vs = eig(H)

#find and plot k lowest eigenvalues and eigenvectors
min_values_indices = argsort(ls)[0:k]
for i in min_values_indices:
    plot(x, vs[:,i])

show()

顺便说一下，我本来会把这个问题的标题改得更有信息量一点，比如“numpy - 找到最低的k个特征值和特征向量”。

Answer 2

下面的代码会选择前五个特征向量（假设你已经像例子中那样进行了排序）：

eigenVectors[:,:5]

至于怎么最好地绘制一个十维向量，我就不太确定了。