pythonsvd分解

奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解的方法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在Python中，可以使用numpy包的linalg.svd()函数进行SVD分解。下面是一个示例代码：

import numpy as np

A = np.array([[2, 4], [1, 3], [0, 0], [0, 0]])
U, S, VT = np.linalg.svd(A)

其中，U是一个正交矩阵，S是一个对角矩阵，VT是一个正交矩阵。这个分解满足以下关系：A = U * S * VT。