在数据分析和机器学习中，SVD（奇异值分解）是一种非常重要的工具。而`numpy.linalg.svd`是Python中实现这一功能的利器之一。但有时候，大家会疑惑：这个函数到底能不能直接提供特征向量呢？答案是：可以！不过需要正确解读输出结果。
首先，`np.linalg.svd`返回三个矩阵：`U`、`Σ`（奇异值）和`Vh`。其中，Vh就是我们所说的右奇异向量矩阵，它与特征向量密切相关。具体来说：
- Vh中的每一列对应输入矩阵的右奇异向量。
- 如果你的目标是找到协方差矩阵的特征向量，那么可以通过`Vh.T`获得这些向量。
此外，为了验证分解是否准确，可以用以下代码：
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, s, Vh = np.linalg.svd(A)
print(U @ np.diag(s) @ Vh) 应该接近原矩阵A
```
掌握这一点后，无论是降维还是数据压缩，都能游刃有余啦！🌟
Python Numpy SVD 特征向量
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