将一个大小为k*n的二维矩阵进行奇异值分解SVD，得到两个低秩矩阵U和I，其中U的大小为k * r，I的大小为r * n,在代码中将r看成可人为设计的，例如16。并且用这两个矩阵重构原始矩阵： 1. 提供矩阵的奇异值。 2. 将低秩矩阵U中的每一列进行重塑，并显示图像。 3. 提供前20个重构的RGB人脸图像，这些图像对应于重构后的矩阵UI python实现，中文注释

以下是代码实现，注释中有详细解释：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取图像并转换为numpy数组
img = Image.open('image.jpg')
img_arr = np.array(img)

# 将图像数组转换为二维数组
img_arr_2d = img_arr.reshape(img_arr.shape[0], -1)

# 设计低秩矩阵的秩r
r = 16

# 进行奇异值分解
U, s, VT = np.linalg.svd(img_arr_2d)
U_r = U[:, :r]
I_r = VT[:r, :]
S_r = np.diag(s[:r])
img_arr_2d_reconstructed = U_r @ S_r @ I_r
# 将重构后的二维数组转换为图像数组
img_reconstructed = img_arr_2d_reconstructed.reshape(img_arr.shape)

# 显示原始图像
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')
plt.show()

# 显示重构后的图像
plt.imshow(img_reconstructed.astype('uint8'))
plt.title('Reconstructed Image')
plt.show()

# 显示前20个重构的RGB人脸图像
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(15, 12))
for i in range(20):
    U_r_i = U_r[:, i].reshape(-1, 1)
    I_r_i = I_r[i, :].reshape(1, -1)
    img_arr_2d_reconstructed_i = U_r_i @ S_r[i, i] @ I_r_i
    img_reconstructed_i = img_arr_2d_reconstructed_i.reshape(img_arr.shape)
    ax = axes[i // 5, i % 5]
    ax.imshow(img_reconstructed_i.astype('uint8'))
    ax.set_title(f'Face {i+1}')
plt.show()

# 输出奇异值
print('Singular values:', s)

需要注意的是，这段代码中的图像需要与代码文件在同一文件夹下，并且需要替换代码中的文件名。