numpy.linalg.svdvals

linalg.svdvals(x, /)

Возвращает сингулярные значения матрицы (или набора матриц) x. Когда x представляет собой стек матриц, функция вычислит сингулярные значения для каждой матрицы в стеке.

Эта функция совместима с Array API.

Вызов np.svdvals(x) для получения сингулярных значений совпадает с np.svd(x, compute_uv=False, hermitian=False).

Параметры:

x(..., M, N) array_like

Входной массив с формой (…, M, N), чьи последние два измерения образуют матрицы, для которых выполняется сингулярное разложение. Должен иметь тип данных с плавающей запятой.

Возвращает:

выходndarray

Массив с формой (…, K), содержащий вектор(ы) сингулярных значений длины K, где K = min(M, N).

Смотрите также

scipy.linalg.svdvals

Вычисление сингулярных значений матрицы.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> np.linalg.svdvals([[1, 2, 3, 4, 5],
...                    [1, 4, 9, 16, 25],
...                    [1, 8, 27, 64, 125]])
array([146.68862757,   5.57510612,   0.60393245])

Определение ранга матрицы с использованием сингулярных значений:

>>> s = np.linalg.svdvals([[1, 2, 3],
...                        [2, 4, 6],
...                        [-1, 1, -1]]); s
array([8.38434191e+00, 1.64402274e+00, 2.31534378e-16])
>>> np.count_nonzero(s > 1e-10)  # Matrix of rank 2
2

НазадОткрыть во вкладке