SVD::SVD(std::vector<std::vector<double>> arr): { m = arr.size(); n = arr[0].size(); A = arr; ATA_V = matrix_multiply(transpose(A),A); ATA_U = matrix_multiply(A, transpose(A)); // 计算ATA特征值特征向量 eigen(ATA_U, E_U, e_U); eigen(ATA_V, E_V, e_V); } error: expected identifier before '{' token {

这个错误是因为你在SVD类的构造函数的定义中，函数名后面多了一个冒号，导致编译器无法识别该函数。

请将代码改为以下形式：

SVD::SVD(std::vector<std::vector<double>> arr) {     
    m = arr.size();     
    n = arr[0].size();     
    A = arr;     
    ATA_V = matrix_multiply(transpose(A),A);     
    ATA_U = matrix_multiply(A, transpose(A));     
    // 计算ATA特征值特征向量     
    eigen(ATA_U, E_U, e_U);     
    eigen(ATA_V, E_V, e_V); 
}

即去掉冒号后面的大括号，这样就可以解决这个错误了。

相关问题

使用scipy.linalg实现线性代数运算： 给定方阵arr，计算其行列式； 给定方阵arr，计算方阵的逆； 给定方阵arr，计算奇异阵的逆；（若行列式为0，则该计算会引发报错） 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵，使用np.allclose()函数进行鉴定。

import numpy as np
from scipy import linalg

# 给定方阵arr，计算其行列式
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
det = linalg.det(arr)
print("行列式为：", det)

# 给定方阵arr，计算方阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
inv = linalg.inv(arr)
print("逆矩阵为：", inv)

# 给定方阵arr，计算奇异阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [2, 4]])
try:
inv = linalg.inv(arr)
print("逆矩阵为：", inv)
except linalg.LinAlgError:
print("该矩阵为奇异阵，无法求逆")

# 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, s, Vh = linalg.svd(arr)
S = linalg.diagsvd(s, arr.shape[0], arr.shape[1])
arr_new = U.dot(S).dot(Vh)
print("原始矩阵为：\n", arr)
print("还原后的矩阵为：\n", arr_new)
print("是否相等：", np.allclose(arr, arr_new))

python svd彩色图像压缩案列

以下是Python SVD压缩彩色图像的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载彩色图像
img = Image.open('test.jpg')
img.show()

# 将图像转换为numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 获取图像的三个通道（R、G、B）
r = img_arr[:, :, 0]
g = img_arr[:, :, 1]
b = img_arr[:, :, 2]

# 对每个通道进行SVD分解
Ur, Sr, Vr = np.linalg.svd(r)
Ug, Sg, Vg = np.linalg.svd(g)
Ub, Sb, Vb = np.linalg.svd(b)

# 压缩图像
k = 100  # 压缩后的奇异值数量
compressed_r = np.matrix(Ur[:, :k]) * np.diag(Sr[:k]) * np.matrix(Vr[:k, :])
compressed_g = np.matrix(Ug[:, :k]) * np.diag(Sg[:k]) * np.matrix(Vg[:k, :])
compressed_b = np.matrix(Ub[:, :k]) * np.diag(Sb[:k]) * np.matrix(Vb[:k, :])

# 将三个通道合并为一张图像
compressed_img = np.zeros(img_arr.shape)
compressed_img[:, :, 0] = compressed_r
compressed_img[:, :, 1] = compressed_g
compressed_img[:, :, 2] = compressed_b

# 将numpy数组转换为图像并显示
compressed_img = np.uint8(compressed_img)
compressed_img = Image.fromarray(compressed_img)
compressed_img.show()

该代码将彩色图像分解为三个通道（R、G、B），对每个通道进行SVD分解，然后选择前k个奇异值进行压缩。最后，将三个通道合并为一张图像并显示。您可以根据需要更改k的值以获得所需的压缩质量。