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我正在用简单的矩阵测试svd分解 A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 但是当我使用的时候： U,D,V=np.linalg.svd(A) 输出是U的形状(2,2)，D的形状(2，)和V的形状(3,3)问题是V的形状，svd算法应该返回一个2x3矩阵，因为我的原始矩阵是一个2x3矩阵，我得到了2个奇异值，但它返回了一个3x3矩阵，当我取V:2，：时，生成乘积： U.dot(np.diag
浏览 37提问于2019-12-08得票数 0
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svd公式：A ≈ UΣV*我使用numpy.linalg.svd运行svd算法。我要设定矩阵的维数。例如：A=3*5维度，运行numpy.linalg.svd之后，U=3*3维度，Σ=3*1维度，V*=5*5维度。
我需要设置特定的维度，比如U=3*64维度，V*=64*5维度。但是在numpy.linalg.svd中似乎没有可选的尺寸参数可以设置。
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
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我在表演numpy svdA的形状是：由于大小，它给我的内存错误：File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linal
浏览 0提问于2014-01-17得票数 3
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SciPy和Numpy都有用于奇异值分解的内置函数。这些命令基本上是scipy.linalg.svd和numpy.linalg.svd。这两者之间的区别是什么？他们中有哪一个比另一个更好吗？
浏览 4提问于2015-09-15得票数 14
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大小为(M,N)的矩阵M的表示因式分解如何从scikit-learn和numpy包中获取所有三个矩阵？我想我可以用获取Sigmafrom sklearn.decomposition import PCA
model = PCA(N, copy=True, random_state
浏览 5提问于2017-08-24得票数 2
我正在使用numpy.linalg提供的一些函数，比如numpy.linalg.svd、scipy.linalg.qr、scipy.linalg.lstsq等等。这些函数API表示它们使用了一些LAPACK例程，例如numpy.linalg.svd使用LAPACK例程_gesdd。我的问题是，我需要这些函数的理论时间复杂度，并且我可以找到这方面的任何信息。
浏览 11提问于2020-07-26得票数 2
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在我的Python代码中，我使用计算了一些数据的SVD。from numpy import linalg由此返回的V矩阵是： [ 0.86417981 0.4999855 -0.05663711]]
在将代码移植到C++时，我
浏览 1提问于2013-11-21得票数 4
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install -n EnvName -c conda-forge keras-gpu当我试图在培训阶段使用Keras运行python代码时，我得到以下信息
文件"/home/User/anaconda3/envs/keras_gpu/lib
浏览 7提问于2017-10-10得票数 5
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应用SVD会立即抛出内存错误吗？
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\scipy\linalg\decomp_svd.py", line 81, in svdMemoryErrorself.U:\Python26\lib\site-packages\scipy\linalg\decomp_svd.py", line 71, in svd
return numpy.linalg.svd(a, fu
浏览 3提问于2011-08-22得票数 7
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X= USV'u,s,vh = numpy.linalg.svd(X) 他们在使用相同的算法吗
浏览 1提问于2018-05-15得票数 4
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尝试运行涉及svd函数的for循环时出现以下错误 TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)import numpy</em
浏览 120提问于2021-04-16得票数 0
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我正在阅读Abdi & Williams (2010)“主成分分析”，我正在尝试重新做SVD以获得进一步PCA的值。文章指出，以下SVD：我将数据加载到np.array X中。X = np.array(data)D = np.diag(D)
但是我在检查时没有得到上面的相等。我是否遗漏了什么，或者np.linalg.svd函数
浏览 5提问于2014-07-23得票数 22
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在高级时，我从命令行读取一个(.png)文件，放入原始数组，计算svd，在命令行的基础上找到高等级的svd，与原始数组相乘，然后将文件和数组输出。我的问题是:我已经把我正在使用的代码片段放好了，你能指出我做的不对吗？import sysimport numpyimport scipy.misc
def getOutputPngName(path, rankon im a
浏览 3提问于2017-11-28得票数 1
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sm.add_constant(X) #add constantest = est.fit() #full modelu, s, vt = np.linalg.svd(X, 0)
File "C:\Python27\lib\site-packages\
浏览 1提问于2015-03-28得票数 5
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我尝试用两种不同的方法(协方差法和特征面PCA法)用numpy.linalg.eig实现主成分分析，并将结果与sklearn的pca方法进行了比较。但是我观察到我的结果是不同的，所以我想知道我在犯哪一个错误。我有3个样本，每个样本有4个特征。我试图将样本的维数降到3。编辑:添加与SVD方法。IThe结果使用协方差主成分分析，SVD和PCA比较接近。但与“特征面”方法完全不同，为什么？res3)
X = x -
浏览 2提问于2017-11-17得票数 2
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我想通过cupy.linalg.svd对一堆矩阵进行奇异值分解，计算每个矩阵的奇异值分解。import cupy as cpsing_vals = cp.linalg.svd显然，cp.linalg.svd只能计算单个二维矩阵的奇异值。然而，numpy.linalg.svd总是在数组的最后两个轴上计算SV
浏览 2提问于2019-04-04得票数 1
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非平方矩阵上的SVD
、、、、
我使用numpy.linalg.svd()得到矩阵的奇异值分解。但是对于一个非平方矩阵，我不能从分解返回到原始矩阵。例如，对于方阵：n=5A= np.reshape( np.random.random_integers(0, 9, size= n**2), (n, n))U,S,Vh = np.linalg.svd(A)
# to get
浏览 8提问于2022-01-11得票数 0
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在中，提出了求解线性方程M·x=b(矩阵M为平方)的方法是缓慢的(用QR分解法求解)。现在我注意到numpy.linalg.solve实际上正在使用LU分解。SVD比LU分解还要慢，但我不需要计算"(V^T·V)“。
用numpy.linalg.solve对"(V^T·V)·x = (V^T·b)“进行LU分解。用numpy.linalg.solve求解"A·x = b“，它使用LU
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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我想将奇异值分解(SVD)应用于组合数据帧.但是，填充NaN值会影响结果，在我的情况下，即使用零填充数据也是错误的，因为有些列的值为零。下面是一个例子。有什么办法解决这个问题吗？0.474131 NaN 0.521481>>> U, s, V = np.linalg.svd-1.11.0b3-py3.4-macosx-10.6-intel.egg/nu
浏览 6提问于2016-02-23得票数 0
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