计算 NumPy SVD 矩阵的维数

Question

我已经使用 NumPy 在 (22000,400) 数组上通过命令

计算了奇异值分解 (SVD) 矩阵

u, s, vh = np.linalg.svd(final_array, full_matrices=False)

我已经打印了 u、s 和 vh，并且工作正常。现在我正在尝试可视化它们的尺寸，使用：

u.shape()
s.shape()
vh.shape()

但我一直收到错误消息：

TypeError: 'tuple' 对象不可调用

我该如何解决这个问题？

Answer 1

在 Numpy 中，shape 是一个属性（它存储一个元组），而不是一个方法。试试 u.shape.

import numpy as np
a = np.array([1,2])
a.shape # (2,)

Calculate dimensions of NumPy SVD matrices