用python写一个奇异值分解的程序样例

好的，以下是一个简单的Python奇异值分解程序，可以作为参考样例：

import numpy as np

def svd(A, k=None):
    U, s, Vh = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)
    if k is None:
        return U, s, Vh
    else:
        return U[:, :k], s[:k], Vh[:k, :]

# 示例
A = np.random.randn(4, 3)
U, s, Vh = svd(A)
print("U:")
print(U)
print("s:")
print(s)
print("Vh:")
print(Vh)

该程序使用Numpy库中的linalg.svd函数来计算输入矩阵的奇异值分解。如果不传入k参数，则返回完整的U、s、Vh三个矩阵，否则返回前k个奇异值对应的矩阵。在示例中，我们构造了一个4x3的随机矩阵A，然后对其进行奇异值分解，并打印输出结果。

相关问题

python求矩阵的奇异值分解svd 和特征值分解

Python中可以使用NumPy库来对矩阵进行奇异值分解（SVD）和特征值分解。

奇异值分解（SVD）：

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)

# 输出分解后的结果
print("U = \n", U)
print("S = \n", S)
print("V = \n", V)

特征值分解：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 4]])

# 进行特征值分解
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

# 输出分解后的结果
print("eigenvalues = ", eigenvalues)
print("eigenvectors = \n", eigenvectors)

其中，`eigenvalues`代表特征值数组，`eigenvectors`代表特征向量矩阵。