@HighPerformanceMark在注释中是正确的，因为numpy背后的算法（LAPACK等）是一些最好的，但可能不是最先进的数字算法，用于对角化整个矩阵。但是，如果您具有以下条件，则可以
大大 加快操作速度：
稀疏矩阵
如果您的矩阵是稀疏的，即填充条目的数量为k，
k<<N**2则应查看
scipy.sparse。
带状矩阵
有许多算法可用于处理特定带状结构的矩阵。在中签出求解器
scipy.linalg.solve.banded。
最大特征值
大多数时候，您实际上并不 需要
所有的特征值。实际上，大多数物理信息来自最大的特征值，其余的仅仅是高频振荡，只是瞬时的。在这种情况下，您应该研究能够快速收敛到最大特征值/向量的特征值解，例如Lanczos算法。
