numpy linalg.eig -- "неправильно" считает собственные векторы

Например, выражение:

np.linalg.eig(np.matrix('-1 -6; 2 6'))

вернёт

[[-1 -6]
 [ 2  6]]
(array([ 2.,  3.]), matrix([[-0.89442719,  0.83205029],
        [ 0.4472136 , -0.5547002 ]]))

то есть для собственных векторов имеем:

(array([ 2.,  3.]), matrix([[-0.89442719,  0.83205029],
        [ 0.4472136 , -0.5547002 ]]))

Причина. Что на самом деле

Например, для моего ответа - правильно ли я понимаю,что выводя:

(array([ 2., 3.]), matrix([[-0.89442719, 0.83205029],
[ 0.4472136 , -0.5547002 ]]))

напмай утверждает .что собственные векторы это:
[-0.89442719, 0.83205029]
и
[ 0.4472136 , -0.5547002 ]

Дело в формате.

.....в чем проблема с собственным вектором - их бесконечно много с точностью умножения на число, просто ваше представление о том как должен выглядеть собственный вектор не совпало с представлением машины, поэтому прочитайте про проверку.....[см. о формате тут]