python SVD

SVD (Singular Value Decomposition) 是一种矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，即 A = UΣV^T。其中，U 和 V 是正交矩阵，Σ 是对角矩阵。

在 Python 中，你可以使用 NumPy 或 SciPy 库中的函数来进行 SVD 分解。下面是一个使用 NumPy 的例子：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 进行 SVD 分解
U, s, V = np.linalg.svd(A)

# U 和 V 是正交矩阵，s 是对角矩阵的奇异值
print('U:')
print(U)
print('s:')
print(s)
print('V:')
print(V)

这段代码会输出矩阵 A 的 SVD 分解结果。你可以查看 U、s 和 V 的值以了解分解后的矩阵信息。

希望这个例子能帮到你！如有其他问题，请随时提问。