scipy.linalg.

diagsvd#

scipy.linalg.diagsvd(s, M, N)[источник]#

Построить матрицу сигма в SVD из сингулярных значений и размеров M, N.

Документация написана в предположении, что аргументы-массивы имеют указанные «основные» формы. Однако аргументы-массивы этой функции могут иметь дополнительные «пакетные» измерения, добавленные перед основной формой. В этом случае массив обрабатывается как пакет низкоразмерных срезов; см. Пакетные линейные операции подробности.

Параметры:

s(M,) или (N,) array_like: Сингулярные значения
Mint: Размер матрицы, сингулярные значения которой s.
Nint: Размер матрицы, сингулярные значения которой s.

Возвращает:

S(M, N) ndarray: S-матрица в сингулярном разложении

Смотрите также

svd: Сингулярное разложение матрицы
svdvals: Вычисление сингулярных значений матрицы.

Примеры

>>> 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]])