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。