numpy.linalg.svd报错memory error解决

最新推荐文章于 2024-05-02 16:55:50 发布
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在尝试对一个200000*93的矩阵进行奇异值分解时遇到了memory error。通过查阅文档发现，当设置参数full_matrices为False时，U和VT的形状会调整为(a, r)和(r, b)，从而避免了内存错误。" 107138910,9116074,前端模块化系统演进及ES6模块使用,"['javascript', 'es6', '模块化', '前端开发']

U,Sigma,VT = la.svd(dataMat,False)

我是200000*93的矩阵分解，报错memory error，是由于U和VT过大

查看文档：

numpy.linalg. svd ( a,  full_matrices=True,  compute_uv=True ) [source]

Singular Value Decomposition.

When a is a 2D array, it is factorized as u @ np.diag(s) @ vh = (u * s) @ vh, where u and vh are 2D unitary arrays and s is a 1D array of a‘s singular values

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