Python是一門(mén)非常強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，其擁有眾多的庫(kù)和工具，能夠滿(mǎn)足各種編程需求。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python也有著杰出的表現(xiàn)。

其中，矩陣分解是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要問(wèn)題。矩陣分解能夠?qū)⒁粋€(gè)大矩陣拆分成多個(gè)小矩陣，方便處理和分析。下面是Python中的一個(gè)基本矩陣分解示例：

import numpy as np
from scipy.linalg import svd
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
U, s, VT = svd(matrix, full_matrices=False)
print("U:", U)
print("s:", s)
print("VT:", VT)

上述代碼使用了NumPy和SciPy兩個(gè)Python庫(kù)。其中，matrix是一個(gè)3x3的矩陣。svd()函數(shù)實(shí)現(xiàn)了奇異值分解，并返回分解后的三個(gè)矩陣U、s、VT。

在這里，我們對(duì)分解后的三個(gè)矩陣進(jìn)行了簡(jiǎn)單的輸出。其中，U是一個(gè)3x3的正交矩陣；s是一個(gè)長(zhǎng)度為3的奇異值向量，包含了分解后的矩陣的奇異值；VT是一個(gè)3x3的正交矩陣，它表示了分解后的矩陣的轉(zhuǎn)置。

總之，Python中的矩陣分解代碼很容易實(shí)現(xiàn)，使用起來(lái)也非常方便。借助各種強(qiáng)大的庫(kù)和工具，矩陣分解可以更加簡(jiǎn)單、高效。