本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.diagsvd 的用法。
用法:
scipy.linalg.diagsvd(s, M, N)#根据奇异值和大小 M、N 在 SVD 中构造 sigma 矩阵。
- s： (M,) 或 (N,) 数组
奇异值
- M： int
奇异值为 s 的矩阵的大小。
- N： int
奇异值为 s 的矩阵的大小。
- S： (M, N) ndarray
奇异值分解中的S-matrix
参数 ：：
返回 ：：
例子：
>>> import numpy as np >>> from scipy.linalg import diagsvd >>> vals = np.array([1, 2, 3]) # The array representing the computed svd >>> diagsvd(vals, 3, 4) array([[1, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 0]]) >>> diagsvd(vals, 4, 3) array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3], [0, 0, 0]])
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注：本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.linalg.diagsvd。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。