python_SVD_matlab版svd(U*S*V^T) & python版numpy.linalg.svd(U*S*V)

下面是两个测试，同样的数据，不同的版本，请诸君仔细看来：

1.Matlab版SVD分解

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1. H = [3.16991321031250,52.4425641326457,2.73475152482102;-8.76695007100685,43.4831885343255,-37.1705395356264;-1.59218748085971,-24.3510937156625,12.8339630267640];  
2.   
3. [U,S,V] = svd(H);  

H = [3.16991321031250,52.4425641326457,2.73475152482102;-8.76695007100685,43.4831885343255,-37.1705395356264;-1.59218748085971,-24.3510937156625,12.8339630267640];[U,S,V^T] = svd(H);

 得出来的结果

U =
    0.6124    0.7695   -0.1814
    0.7073   -0.6357   -0.3091
   -0.3531    0.0610   -0.9336

V =
   -0.0479    0.2651    0.9630
    0.9249    0.3759   -0.0575
   -0.3772    0.8880   -0.2631
S =
   77.2740         0         0
         0   29.8639         0
         0         0    3.7601

2.Python版SVD分解

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1. from numpy import *  
2.   
3. def test():  
4.     Base = array([[1.92028349427775,0.938200267748656,8.61139811393332,6.71431139674026,3.47712671277525,2.62145317727807,2.42785357820962,3.59228210401861],[1.38874202829155,5.25404403859336,4.84853333552102,7.41257943454207,1.49997253831683,0.444540922782385,4.42402313001943,7.36340074301202],[6.96266337082995,5.30344218392863,3.93456361215266,5.20052467390387,5.86092067231462,7.54933267231179,6.87796085120107,3.94707475278763]])  
5.     U, S, V = linalg.svd(H)   
6.   
7. if __name__==‘__main__’:  
8.     test()  

from numpy import *def test():    Base = array([[1.92028349427775,0.938200267748656,8.61139811393332,6.71431139674026,3.47712671277525,2.62145317727807,2.42785357820962,3.59228210401861],[1.38874202829155,5.25404403859336,4.84853333552102,7.41257943454207,1.49997253831683,0.444540922782385,4.42402313001943,7.36340074301202],[6.96266337082995,5.30344218392863,3.93456361215266,5.20052467390387,5.86092067231462,7.54933267231179,6.87796085120107,3.94707475278763]])    U, S, V = linalg.svd(H) if __name__=='__main__':    test()

得出的结果

U = 
array([[ 0.61236946,  0.7694889 , -0.18135734],
       [ 0.70732576, -0.63574186, -0.30906725],
       [-0.35312027,  0.06098463, -0.93358821]])
V = 
array([[-0.04785176,  0.92488861, -0.37721515],
       [ 0.26505669,  0.37586648,  0.88795796],
       [ 0.96304473, -0.05749305, -0.26313379]])
S = 
array([ 77.27402814,  29.86391746,   3.76009282])

请注意，两者得出的U和S都是一致的，但是得出的V却是转置关系！！

在科学研究中，这不算是一个是个大问题，可是这一个小小的转置却给我带来了非常大的麻烦，这个svd分解只是我代码中很小的一部分，但是就是这个“转置”，浪费了我很多时间。

Python是一个伟大的语言，扩展之丰富那可谓“只有你想不到的，没有他不存在的！”，可是有时候多反而会闲的稍显杂乱，例如科学计算中我们经常用到numpy和scipy这两个库，可是这两个库却存在着大量相同的函数，你有你的numpy.pi，我有我的scipy.pi，你有求逆，我也有求逆，你又svd，我也有。。。重复的却标准不统一便造成了极大的不便。