python - 初始化转置 numpy 数组

Question

我想使用矩阵 A 的奇异值分解。

如果可能我会写:

V, S, W.T = np.linalg.svd(A)

但是我不能用它的转置来初始化一个数组。现在我有两个问题:

1. 据我对 python 内部结构的了解，此问题没有明显的解决方法。因为 W 的属性/方法的调用需要初始化实例。人们需要一些东西作为构造函数作为 @property 属性。

2. 如果没有明显的解决方法，以下哪个选项更好/更惯用。

选项 1:

V, S, tmp = np.linalg.svd(A)
W = tmp.T

选项 2:

V, S, W = np.empty(...), np.empty(...), np.empty(...)
V[:, :], S[:, :], W.T[:, :] = np.linalg.svd(A)

Answer 1

在我的实验中，选项 2 多花费了 50% 以上的时间。它也更难阅读。

选项 1 不错，但注意 W 将是数组 tmp 的 View 。这应该不是问题，除非你做了一些使它成为一体的事情，比如 tmp[0,0] = 0(它也修改了 W)。

我会去

W = np.linalg.svd(A)
W = W.T

它与带有 tmp 的版本同时运行(并且它仍然使 W 成为一个 View )但不会创建另一个名称来访问相同的数据。