特異値分解した時の累積寄与率の求め方

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ryuuu.ss

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Xというリストに分かち書きされた単語文書ベクトルが格納されています。
X = [['日本','国際協力機構',・・・]['3','日','東京外国為替市場'、・・]・・・]
特異値分解で次元削減された時の累積寄与率を求めたくてgensimでBag of Words作ってtfidfのコーパスまで作ったら、numpy.linalg.svdで特異値分解しようとしたのですが、エラーが出てしまいました。(importは省略します)

#ここまでにMeCaBで形態素解析して、単語文書ベクトルXを作成しました。

dictionary = gensim.corpora.Dictionary(X)#辞書作成
X_bow = [dictionary.doc2bow(body) for body in tqdm_notebook(X)]#Bag of Words作成
tfidf_model = gensim.models.TfidfModel(X_bow)#tfidfモデルを使う
X_tfidf = tfidf_model[X_bow]#tfidfコーパスを作成
X_lsi = list(map(lambda corpus: [second for first, second in corpus], X_lsi)) #タプルが入ってるので消す

A = np.array(X_tfidf)
U, s, V = np.linalg.svd(A)

#↓エラー内容

---------------------------------------------------------------------------
LinAlgError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-7b40e662e8f6> in <module>()
----> 1 U, s, V = np.linalg.svd(A)

/home/ryu/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in svd(a, full_matrices, compute_uv)
   1337     a, wrap = _makearray(a)
   1338     _assertNoEmpty2d(a)
-> 1339     _assertRankAtLeast2(a)
   1340     t, result_t = _commonType(a)
   1341 

/home/ryu/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in _assertRankAtLeast2(*arrays)
    200         if len(a.shape) < 2:
    201             raise LinAlgError('%d-dimensional array given. Array must be '
--> 202                     'at least two-dimensional' % len(a.shape))
    203 
    204 def _assertSquareness(*arrays):

LinAlgError: 1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional

これが解決できません。
ちなみに特異値分解した後の累積寄与率の求め方ももし分かるなら教えていただければ嬉しいです。
コードはJupiter notebookで書いてます。
累積寄与率を参考にしたいサイト

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0

LinAlgError: 1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional
(一次元配列じゃなくて二次元以上の配列をください)

とあります。
参考にしたサイトではなく実際のコードを読んでみてください。

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