SVD分解 python

时间: 2023-10-17 18:28:55 浏览: 50
在Python中,可以使用NumPy库自带的SVD函数进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)。 下面是一个示例代码,展示了如何使用NumPy库进行SVD分解: ```python import numpy as np def svd(M): u, s, v = np.linalg.svd(M) return u, s, v # 示例使用 M = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) u, s, v = svd(M) print(u, s, v) ``` 此外,SVD分解在机器学习领域广泛应用,可以用于降维算法、推荐系统、自然语言处理等领域。在PCA降维算法中,也可以运用SVD来实现。 另外,还可以使用NumPy库进行图像的SVD分解。下面是一个示例代码,展示了如何使用NumPy和Matplotlib库对图像进行SVD分解: ```python import numpy as np import matplotlib.image as mping import matplotlib.pyplot as plt def image_svd(n, pic): a, b, c = np.linalg.svd(pic) svd = np.zeros((a.shape = b[i] img = np.matmul(a, svd) img = np.matmul(img, c) img = 255 img = 0 img = img.astype(np.uint8) return img mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False path = './building.jpg' img = mping.imread(path) print(img.shape) r = img[:, :, 0] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 2] plt.figure(figsize=(50, 100)) for i in range(1, 40): r_img = image_svd(i, r) g_img = image_svd(i, g) b_img = image_svd(i, b) pic = np.stack([r_img, g_img, b_img], axis=2) print(i) plt.subplot(8, 5, i) plt.title("图像的SVD分解,使用前 %d 个特征值" % (i)) plt.axis('off') plt.imshow(pic) plt.suptitle("图像的SVD分解") plt.subplots_adjust() plt.show() ``` 这段代码将一个图像进行SVD分解,并使用不同数量的特征值重构图像,展示了SVD在图像处理中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【SVD(奇异值分解)】详解及python-Numpy实现](https://blog.csdn.net/weixin_43821215/article/details/126003959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [SVD原理及图像分解python实现](https://blog.csdn.net/m0_46314697/article/details/123263762)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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