numpy svd：完全なsvdを実行する代わりに、最初の特異ベクトルだけを見つける方法はありますか？

Question

numpy.linalg.svd関数は、入力行列の完全なsvdを返します。 しかし、私は最初の特異ベクトルだけを必要とします。

私はそこにpythonでそのライブラリや他のライブラリの関数があるのだろうかと思っていましたか？

Answer 1

一つの可能​​性はランダム化されたSVDに加えてsklearn.utils.extmath.randomized_svd

from sklearn.utils.extmath import randomized_svd 
U, S, Vt = randomized_svd(X, n_components=1) 

Answer 2

である、あなたはscipy.sparse.linalg.svdsを経由して、二乗問題でARPACKを実行することができます。