如何使用NumPy进行矩阵SVD分解 tu ^: A = np.random.randint (1,10,[3,3])

当你想要对一个随机生成的3x3矩阵进行SVD分解时，你可以按照以下步骤使用NumPy：

首先，我们需要导入NumPy模块并创建一个随机整数矩阵 `A`。这里假设我们将范围设定为1到10之间：

import numpy as np

# 创建一个3x3的随机整数矩阵
A = np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))

print("Original Matrix A:")
print(A)

接下来，我们可以使用NumPy的 `linalg.svd()` 函数进行SVD分解：

# 使用svd函数进行SVD分解
U, s, Vt = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)  # 'full_matrices=False' 可以节省内存

# U是一个正交矩阵，s是一个对角阵包含奇异值，Vt是U的转置，因为原始公式需要V的转置
print("\nU:\n", U)
print("\ns (Diagonal matrix of singular values):\n", s)
print("\nVt (Transposed orthogonal matrix):\n", Vt)

现在，`U`、`s` 和 `Vt` 分别代表了矩阵A的左奇异向量、奇异值以及右奇异向量矩阵。