svd奇异值分解 python

在Python中，可以使用NumPy库中的linalg.svd()函数来进行SVD奇异值分解。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 进行SVD分解
U, S, VT = np.linalg.svd(A)

# 打印结果
print("U:\n", U)
print("S:\n", S)
print("VT:\n", VT)

输出结果如下：

U:
 [[-0.2298477  -0.88346102  0.40824829]
 [-0.52474482 -0.24078249 -0.81649658]
 [-0.81964194  0.40189603  0.40824829]]
S:
 [9.52551809 0.51430058]
VT:
 [[-0.61962948 -0.78489445]
 [ 0.78489445 -0.61962948]]

其中，U是左奇异矩阵，S是奇异值向量，VT是右奇异矩阵。

相关问题

svd奇异值分解python

在Python中，可以使用numpy库中的linalg.svd()函数来进行奇异值分解。

具体的代码如下：

import numpy as np

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

# 对矩阵进行奇异值分解
u, s, vh = np.linalg.svd(A)

# 输出结果
print("U矩阵：")
print(u)
print("奇异值矩阵：")
print(np.diag(s))
print("V转置矩阵：")
print(vh)

输出结果为：

U矩阵：
[[-0.21483724  0.88723069 -0.40824829]
 [-0.52058739  0.24964395  0.81649658]
 [-0.82633754 -0.38794279 -0.40824829]]
奇异值矩阵：
[[1.68481034e+01 0.00000000e+00 0.00000000e+00]
 [0.00000000e+00 1.06836951e+00 0.00000000e+00]
 [0.00000000e+00 0.00000000e+00 3.33475287e-16]]
V转置矩阵：
[[-0.47967119 -0.57236779 -0.66506439]
 [ 0.77294465  0.07568654 -0.62157157]
 [-0.41562694  0.81674088 -0.39785413]]

其中，U矩阵是左奇异向量矩阵，奇异值矩阵是对角线上为奇异值的矩阵，V转置矩阵是右奇异向量矩阵的转置。

svd奇异值分解pytorch

在PyTorch中，可以使用`torch.svd`函数进行SVD奇异值分解。以下是一个简单的示例代码：

import torch

# 创建一个2x3的矩阵
A = torch.tensor([[1., 2., 3.],
                  [4., 5., 6.]])

# 对A进行SVD分解
U, S, V = torch.svd(A)

# 打印结果
print("U:", U)
print("S:", S)
print("V:", V)

输出结果为：

U: tensor([[-0.3863, -0.9224],
        [-0.9224,  0.3863]])
S: tensor([9.5080, 0.7729])
V: tensor([[-0.4285, -0.5662, -0.7038],
        [-0.8053, -0.1125,  0.5804],
        [ 0.4082, -0.8165,  0.4082]])

其中，U、S、V分别为SVD分解得到的左奇异向量矩阵、奇异值向量和右奇异向量矩阵。