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Construct an orthonormal basis for the range of A using SVD
Parameters
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A : (M, N) array_like
Input array
rcond : float, optional
Relative condition number. Singular values ``s`` smaller than
``rcond * max(s)`` are considered zero.
Default: floating point eps * max(M,N).
Returns
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Q : (M, K) ndarray
Orthonormal basis for the range of A.
K = effective rank of A, as determined by rcond
See also
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svd : Singular value decomposition of a matrix
null_space : Matrix null space
Examples
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>>> from scipy.linalg import orth
>>> A = np.array([[2, 0, 0], [0, 5, 0]]) # rank 2 array
>>> orth(A)
array([[0., 1.],
[1., 0.]])
>>> orth(A.T)
array([[0., 1.],
[1., 0.],
[0., 0.]])
Améliorations / Corrections
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