值错误：形状（4，4）和（3，）不对齐：4（维度1）！= 3（维度0）

Question

import numpy as np
A = np.matrix([[1, 2, 3],
               [4, 5, 6],
               [7, 8, 9],
               [10, 11, 12]])
u, s, vt = np.linalg.svd(A)
print (np.dot(u, np.dot(np.diag(s), vt)))

我使用numpy创建矩阵，它显示了下面的脚本错误。在

ValueError: shapes (4,4) and (3,) not aligned: 4 (dim 1) != 3 (dim 0)

Answer 1

如果在SVD之后添加print(u.shape, s.shape, vt.shape)，您将看到u是4x4矩阵，而{}返回3x3矩阵。因此，为什么不能计算u的点积。将np.linalg.svd的full_matrices选项设置为False，将返回一个4x3矩阵，并允许计算点积。一、 e

import numpy as np
A = np.matrix([[1, 2, 3], 
               [4, 5, 6], 
               [7, 8, 9],
               [10, 11, 12]])
u, s, vt = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)
print(np.dot(u, np.dot(np.diag(s), vt)))

对于你的具体问题，这样做是否正确是另一回事。在

Answer 2

你试图在两个不相容的矩阵之间做点积。u（其形状为（4x4））的列数不等于np.dot(np.diag(s), vt)（其形状为（3x3））的行数