python写矩阵奇异值分解

在Python中，可以使用NumPy库中的linalg模块来进行矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np# 创建一个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 对矩阵进行奇异值分解
U, S, V = np.linalg.svd(A)# 打印分解结果
print("U = \n", U)
print("S = \n", S)
print("V = \n", V)

在上面的代码中

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