使用numpy获取子矩阵

Question

我正在尝试使用numpy（这里是python newbie）

执行以下操作

创建一个零度矩阵

num_rows = 80
num_cols = 23
A = numpy.zeros(shape=(num_rows, num_cols))

在矩阵

上操作

k = 5
numpy.transpose(A)
U,s,V = linalg.svd(A)

提取子矩阵

 sk = s[0:(k-1), 0:(k-1)]

错误结果

Traceback (most recent call last):
File "tdm2svd.py", line 40, in <module>
sk = s[0:(k-1), 0:(k-1)]
IndexError: too many indices

我做错了什么？

Answer 1

回答你的问题s只是一个1d阵列...（即使你确实转置了它......你没有这样做）

>>> u,s,v = linalg.svd(A)
>>> s
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>>

用于选择子矩阵 我认为这可以做你想要的......可能有更好的方式

>>> rows = range(10,15)
>>> cols = range(5,8)
>>> A[rows][:,cols]
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

或者可能更好

>>> A[15:32, 2:7]
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])