matplotlib_pandas_numpyステージの概要

1. numpyを使用して固有値固有ベクトルを解く

import numpy as np
a = np.random.randint(10, 20, 9).reshape(3, 3)
print(a)
b = np.random.randint(10, 20, 9).reshape(3, 3)
print(b)
c = a.dot(b)
print(c)
# 求特征值和特征向量
eigenvalue, featurevector = np.linalg.eig(c)
print(eigenvalue)
print("*" * 20)
print(featurevector)


eigenvalue是特征值
featurevector是特征向量

2. 2次元データのセットの場合、
選択領域の最初の3行と最初の3列は、ilocステートメントとlocステートメントなしで
直接使用できます。ヘッド（3）は、領域の最初の3行と最初の3列を直接選択できます

3. matplotlibで描画すると、軸の負の符号が表示されない場合がある

この時点で、インポートしたmatplotlibステートメントにこの命令を挿入します

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

座標軸の負符号を表示できます