scipy.linalg.orth¶

scipy.linalg.orth(A, rcond=None)[源代码]¶

利用奇异值分解构造A值域的正交正交基

参数

A(M，N)类数组: 输入数组
rcond浮动，可选: 相对条件号。奇异值 s 小于 rcond * max(s) 被认为是零。默认值：浮点EPS*max(M，N)。

退货

Q(M，K)ndarray: A的范围K=A的有效秩的正交基，由rcond确定

参见

svd: 矩阵的奇异值分解
null_space: 矩阵零空间

示例

>>> from scipy.linalg import orth
>>> A = np.array([[2, 0, 0], [0, 5, 0]])  # rank 2 array
>>> orth(A)
array([[0., 1.],
       [1., 0.]])
>>> orth(A.T)
array([[0., 1.],
       [1., 0.],
       [0., 0.]])

scipy.linalg.diagsvd

scipy.linalg.null_space