numpy库编写两个函数，分别实现特征分解和奇异值分解

好的，我来为你编写这两个函数。

首先是特征分解函数：

import numpy as np

def eigen_decomposition(matrix):
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
    return eigenvalues, eigenvectors

其中，`numpy.linalg.eig()` 函数可以计算出矩阵的特征值和特征向量，将它们作为函数的返回值即可。

接下来是奇异值分解函数：

import numpy as np

def singular_value_decomposition(matrix):
    u, s, vh = np.linalg.svd(matrix)
    return u, s, vh

这里使用了 `numpy.linalg.svd()` 函数，它可以计算出矩阵的奇异值和左奇异向量、右奇异向量，将它们作为函数的返回值即可。

希望这两个函数能够帮助到你！