写一个对一维张量奇异值分解降噪的代码

以下是一个基于numpy库实现的对一维张量奇异值分解降噪的代码：

import numpy as np

def svd_denoising(x, k):
    """
    对一维张量进行奇异值分解降噪
    
    参数：
    x：一维张量，即一个numpy一维数组
    k：保留的前k个奇异值
    
    返回值：
    降噪后的一维张量，即一个numpy一维数组
    """
    # 对一维张量x进行奇异值分解
    u, s, v = np.linalg.svd(x, full_matrices=False)
    
    # 只保留前k个奇异值
    s[k:] = 0
    
    # 重构降噪后的一维张量
    x_denoised = np.dot(u * s, v)
    
    return x_denoised

使用示例：

# 生成一个带噪声的一维张量
x = np.arange(0, 10, 0.1) + np.random.randn(100)

# 对一维张量进行奇异值分解降噪
k = 5
x_denoised = svd_denoising(x, k)

# 绘制原始一维张量和降噪后的一维张量的图像
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, label="Original")
plt.plot(x_denoised, label="Denoised")
plt.legend()
plt.show()

输出图像如下所示：