低秩矩阵的奇异值分解

Question

有没有人知道如何在python中对低阶矩阵做svd？我找不到任何内置函数，我应该自己写代码吗？我在一个排名为10的80*50矩阵上做sad，所以numpy svd对我不起作用。

Answer 1

这对我来说非常好用：

import numpy as np
matrix = np.zeros((80,50))
matrix[:10,:10] = np.eye(10)

np.linalg.svd(matrix)

Reference

Answer 2

PyTorch有一个特殊的low rank SVD implementation