本文围绕如何用Python进行奇异值分解展开，先介绍了奇异值分解的核心理论基础与行业应用场景，对比了Python生态下主流SVD实现工具链的优劣势，详细讲解了基于NumPy的基础实现流程与基于SciPy的进阶优化方案，并结合实际业务场景介绍落地实践方法，还提及了研发协作视角下的项目管理策略，最后总结并预测了奇异值分解的未来发展趋势。