scipy.linalg.

diagsvd#

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

Konstruiert die Sigma-Matrix in SVD aus singulären Werten und der Größe M, N.

Die Dokumentation wurde unter der Annahme verfasst, dass die Array-Argumente bestimmte „Kern“-Formen haben. Array-Argumente dieser Funktion können jedoch zusätzliche „Batch“-Dimensionen vorangestellt haben. In diesem Fall wird das Array als Stapel von niedrigdimensionalen Schnitten behandelt; siehe Gestapelte lineare Operationen für Details.

Parameter:

s(M,) oder (N,) array_like: Singuläre Werte
Mint: Größe der Matrix, deren singuläre Werte s sind.
Nint: Größe der Matrix, deren singuläre Werte s sind.

Rückgabe:

S(M, N) ndarray: Die S-Matrix in der Singulärwertzerlegung

Siehe auch

svd: Singulärwertzerlegung einer Matrix
svdvals: Berechnet die Singulärwerte einer Matrix.

Beispiele

>>> 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]])