matlab中a k,Python：相当于Matlab的大型数组的svds(A,k)？

那么你在寻找什么,在python和numpy中会是这样的(我冒昧地不把’matlab-code’直接翻译成python和numpy,而是重构了一点”感觉’更pythonic [ of’course非常相似的重构也可以应用于matlab代码])：

import numpy as np

def _cas(D):

"""Center at mean and standardize."""

return (D- D.mean(1)[:, None])/ (D.shape[1]- 1)** .5

def example(D):

"""Eigenvalues and -vectors, based on SVD."""

u, s, v= np.linalg.svd(D, full_matrices= False);

return np.diag(s)** 2, u

if __name__ == '__main__':

data= np.random.rand(5, 20)

data= _cas(data) # preprocess data according to your requirements

eigenvals, eigenvecs= example(data)

print eigenvals

print eigenvecs

但是你有性能问题吗？

你现在可以更具体地了解你目前的表现吗,你真正期望它应该加强多少？ FTIW在我的适度计算机中,随机(500,20000)矩阵将花费大约20秒执行示例(.).

我可以琐碎(由于基本的线性代数)将执行时间缩短到2.5秒(最多10倍的改进)！现在,如果您正在寻找比这更好的性能,那么请详细说明数据的“性质”！

您的数据来自哪里？您使用计算的特征值和-vectors的具体情况是什么？即你的主要目标是什么？

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