特征向量是否以正交numpy.linalg.eig返回？如果没有，我怎样才能得到正交和归一化的特征向量和相对的 eighenvaules？
我自己尝试了一些简单的例子，一般来说，v0*v1=0.0001xxxxxxxxxxxxxxx，我可以将此结果视为正交吗？
numpy.linalg.eig的文档明确指出：
特征向量的数组 v 可能不是最大秩，也就是说，某些列可能是线性依赖的，尽管舍入误差可能会掩盖这一事实。如果特征值都不同，则理论上特征向量是线性独立的。
但是，它们不需要是正交的。
特征向量是否在 numpy.linalg.eig 正交中返回？
NumPy不做出任何此类承诺。
如果没有，我怎样才能得到正交和归一化的特征向量和相对的 eighenvaules？
不能保证矩阵的特征空间是正交的;可能无法选择正交特征向量。