Singulärwertzerlegung mittels wenn arr ein 2D - Array ist, wird es als faktorisiert U und V H , wobei U und V H sind 2D unitäre Matrizen und s ist eine 1D - Array von einem singulären Werten ist. Die Funktion numpy.linalg.svd() wird verwendet, um den Faktor eines Arrays durch Singular Value Decomposition zu berechnen.

Syntax: numpy.linalg.svd (a, full_matrices = True, compute_uv = True, hermitian = False)

Parameter: 

  • a (…, M, N) Array: Ein reales oder komplexes Array mit a.ndim> = 2.
  • full_matrices (bool, optional): Wenn True (Standard), haben u und vh die Formen (…, M, M) bzw. (…, N, N). Ansonsten sind die Formen (…, M, K) bzw. (…, K, N), wobei K = min (M, N) ist.
  • compute_uv (bool, optional): Gibt an, ob zusätzlich zu s u und vh berechnet werden sollen oder nicht. Der Standardwert ist True.
  • Einsiedler (bool, optional): Wenn True, wird a als hermitisch angenommen (symmetrisch, wenn es sich um einen reellen Wert handelt), was eine effizientere Methode zum Finden singulärer Werte ermöglicht. Der Standardwert ist False.

 Im Folgenden finden Sie einige Beispiele zur Verwendung der Funktion:

Beispiel 1 :



import numpy as np 
  
arr = np.array([[0, 0, 0, 0, 1], [2, 0, 0, 1, 3], 
                [4, 0, 2, 0, 0], [3, 2, 0, 0, 1]], 
               dtype=np.float32) 
  
print("Original array:") 
print(arr) 
  
U, s, V = np.linalg.svd(arr, full_matrices=False) 
  
print("\nFactor of the given array  by Singular Value Decomposition:") 
print("\nU=", U, "\n\ns=", s, "\n\nV=", V)

Ausgabe :

Beispiel 2:

import numpy as np 
  
arr = np.array([[8, 4, 0], [2, 5, 1],  
                [4, 0, 9]], dtype=np.float32) 
  
print("Original array:") 
print(arr) 
  
U, s, V = np.linalg.svd(arr, full_matrices=False) 
  
print("\nFactor of the given array  by Singular Value Decomposition:") 
print("\nU=", U, "\n\ns=", s, "\n\nV=", V)

Ausgabe :

Beispiel 3:

import numpy as np 
  
arr = np.array([[8, 1], [0, 5]], dtype=np.float32) 
print("Original array:") 
print(arr) 
  
U, s, V = np.linalg.svd(arr, full_matrices=False) 
  
print("\nFactor of the given array  by Singular Value Decomposition:") 
print("\nU=", U, "\n\ns=", s, "\n\nV=", V)

Ausgabe :