使用numpy linalg svd遇到问题

Question

我正在使用简单矩阵测试svd分解

 A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

但是当我使用：

U,D,V=np.linalg.svd(A)

输出是U形（2,2），D形（2，）和V形（3,3）问题是V的形状，svd算法应返回2x3矩阵，因为我的原始矩阵是2x3矩阵，并且我得到2个奇异值，但是当我取V [：2 ,:]时，它返回3x3矩阵并制作产品：

U.dot(np.diag(D).dot(V[:2,:]))

它返回原始矩阵A，这是怎么回事？谢谢您的阅读和答案，对于语法感到抱歉，我是用英语开始的。

我正在使用简单矩阵A = np.array（[[1,2,3]，[4,5,6]]测试svd分解，但是当我使用时：U，D，V = np.linalg。 svd（A）的输出是U形（2,2），D形（2，）和V形（3,3）...

Answer 1

docstring中对此进行了说明，但可能需要一些读数才能得到它。布尔参数full_matrices确定返回数组的形状。对于您的情况，您需要full_matrices=False，例如：