我认为没有办法在运行时使用scipy.linalg.

根据您的目标，您可以：

• 阅读源代码并从那里推断出逻辑。不幸的是，这不是运行时使用场景，而是人工分析。
• 分叉您自己的版本scipy，添加自定义输出（到您有兴趣监视的调用）并使用它而不是随附的输出。由于scipy是开源的，通过一些手动工作，您可以获得所需的行为。在这种情况下，从源参考构建 scipy应该很有用。

关于scipy.linalg.eig：此功能适用于一般矩阵。如果您碰巧有一个对称/厄米特矩阵、带状矩阵或三对角矩阵，则应分别调用scipy.linalg.eigh、scipy.linalg_eig_banded或scipy.linalg.eigh_tridiagonal。

您可以看到，scipy.linalg.eig 它不会对要使用的 LAPACK 函数进行任何选择：

geev, geev_lwork = get_lapack_funcs(('geev', 'geev_lwork'), (a1,))

因此，scipy.linalg.eig将调用?geev。我认为它在物理上（就当前实现而言）没有能力调用其他任何东西。

相反，scipy.linalg.eigh有更多的选择和灵活性，实际上可以从scipy.

请注意，目前，您可能会看到scipy.linalg.LinAlgError的输出。此异常在线性代数函数包装器中引发，并且可能使用info来自调用的 LAPACK 函数的输出。