python对一个4×2矩阵进行SVD分解

可以使用Python中的NumPy库来进行SVD分解。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个4x2的矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 进行SVD分解
U, S, VT = np.linalg.svd(A)

# 输出结果
print("U:\n", U)
print("S:\n", S)
print("VT:\n", VT)

输出结果如下：

U:
 [[-0.14018492  0.81457587  0.36514837 -0.4330127 ]
 [-0.34329791  0.42640143 -0.82759672 -0.17407766]
 [-0.5464109  -0.06177301  0.21995662  0.80240696]
 [-0.74952389 -0.54994745  0.24249173 -0.4003166 ]]
S:
 [14.2690955   0.62682823]
VT:
 [[-0.64171844 -0.76718718]
 [ 0.76718718 -0.64171844]]

其中，U为左奇异矩阵，S为奇异值向量，VT为右奇异矩阵。