<br><br><div class="gmail_quote">On Sat, Jan 29, 2011 at 6:58 PM, Jason Grout <span dir="ltr"><<a href="mailto:jason-sage@creativetrax.com">jason-sage@creativetrax.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
The SVD documentation seems a bit misleading.  It says:<br>
<br>
Factors the matrix a as u * np.diag(s) * v, where u and v are unitary<br>
and s is a 1-d array of a‘s singular values.<br>
<br>
However, that only is true (i.e., you just have to do np.diag(s) to get<br>
S) in general if full_matrices is False, which is not the default.<br>
Otherwise, you have to something like in the first example in the docstring.<br>
<br>
I'm not sure what the right fix is here.  Changing the default for<br>
full_matrices seems too drastic.  But then having u*np.diag(s)*v in the<br>
first line doesn't work if you have a rectangular matrix.  Perhaps the<br>
first line could be changed to:<br>
<br></blockquote><div><br>I hate full_matrices as the default, it is almost never what I want and a horrible waste of time and space. Nothing is too drastic when it comes to full matrices.<br><br><snip><br><br>Chuck<br>
<br></div></div>