Python3：Excel数据转成矩阵并计算该矩阵的特征值和特征向量

第一种实现方法(适用于已知协方差矩阵的情况)：

#Python实现将Excel的数值型数据转成矩阵，并计算其特征值和特征向量的计算方法
import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
from sklearn import preprocessing
def excel_to_matrix(path):
    table = xlrd.open_workbook(path).sheets()[0]#获取第一个sheet表
    row = table.nrows  # 行数
    col = table.ncols  # 列数
    datamatrix = np.zeros((row, col))#生成一个nrows行ncols列，且元素均为0的初始矩阵
    for x in range(col):
        cols = np.matrix(table.col_values(x))  # 把list转换为矩阵进行矩阵操作
        datamatrix[:, x] = cols # 按列把数据存进矩阵中
    #特征值和特征向量的计算  
    print ('求矩阵的特征值与特征向量:')
    print  (eig(datamatrix))#特征值是按照列放的，结果中的一列代表一个特征向量
    return datamatrix#返回的是Excel中的数据转成矩阵的结果
datafile = u'D:\\Users\\DUANPT\\Desktop\\3.xlsx'#数据文件所在路径
excel_to_matrix(datafile)#执行定义的函数

'''
输出的结果如下所示：
求矩阵的特征值与特征向量:
(array([51.06975432,  8.16965705, 13.74947752]), 该列是特征值
array([[-0.5070749 , -0.69860555, -0.50480227],这是特征向量，按列排放的