svd分解 python
时间: 2023-09-27 13:09:33 浏览: 40
在Python中,可以使用numpy包的linalg.svd()函数来进行SVD分解。可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入numpy包:import numpy as np
2. 定义一个矩阵M:M = np.array([[2, 4], [1, 3], [0, 0], [0, 0]])
3. 使用linalg.svd()函数进行SVD分解,并打印结果:u, s, v = np.linalg.svd(M) print(u, s, v)
这样就可以在Python中进行SVD分解了。
需要注意的是,numpy自带的svd函数的返回结果是三个矩阵u、s和v,其中u是一个形状为(m, m)的矩阵,s是一个形状为(k)的数组,v是一个形状为(n, n)的矩阵。这三个矩阵分别代表了原始矩阵M的左奇异向量、奇异值和右奇异向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [奇异值分解 SVD 的数学解释](https://blog.csdn.net/fan_fan_feng/article/details/79668052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【SVD(奇异值分解)】详解及python-Numpy实现](https://blog.csdn.net/weixin_43821215/article/details/126003959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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