Calcule el factor de una array dada por descomposición de valores singulares usando NumPy

La descomposición de valores singulares significa que cuando arr es una array 2D, se factoriza como u y vh , donde u y vh son arrays unitarias 2D y s es una array 1D de los valores singulares de a. La función numpy.linalg.svd() se utiliza para calcular el factor de una array mediante descomposición de valores singulares.

Sintaxis: numpy.linalg.svd(a, full_arrays=True, compute_uv=True, hermitian=False)

Parámetros: 

• a (…, M, N) array: Una array real o compleja con a.ndim >= 2.
• full_arrays(bool, opcional) : si es verdadero (predeterminado), u y vh tienen las formas (…, M, M) y (…, N, N), respectivamente. De lo contrario, las formas son (…, M, K) y (…, K, N), respectivamente, donde K = min(M, N).
• compute_uv(bool, opcional) : Si se calcula o no u y vh además de s. Su valor predeterminado es Verdadero.
• hermitian(bool, opcional) : si es verdadero, se supone que a es hermitiano (simétrico si tiene un valor real), lo que permite un método más eficiente para encontrar valores singulares. Su valor predeterminado es Falso.

 A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo utilizar la función:

Ejemplo 1 :

# Import numpy library
import numpy as np
  
# Create a numpy array
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)
  
# Compute the factor by Singular Value 
# Decomposition
U, s, V = np.linalg.svd(arr, full_matrices=False)
  
# Print the result
print("\nFactor of the given array  by Singular Value Decomposition:")
print("\nU=", U, "\n\ns=", s, "\n\nV=", V)

Producción :

Ejemplo 2:

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

Producción :

Ejemplo 3:

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

Producción :