时间:2021-05-22
本文实例讲述了Python线性方程组求解运算。分享给大家供大家参考,具体如下:
求解线性方程组比较简单,只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了。比如我们要求以下方程的解,这是一个非齐次线性方程组:
3x_1 + x_2 - 2x_3 = 5
x_1 - x_2 + 4x_3 = -2
2x_1 + 3x_3 = 2.5
代码如下:
# coding=utf-8import numpy as npfrom scipy.linalg import solvea = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]])b = np.array([5, -2, 2.5])x = solve(a, b)print("测试结果:")print(x)输出结果:
PS:这里再为大家推荐几款计算工具供大家进一步参考借鉴:
在线一元函数(方程)求解计算工具:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/equ_jisuanqi
科学计算器在线使用_高级计算器在线计算:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/jsqkexue
在线计算器_标准计算器:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/jsq
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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应该怎么使用lingo求解线性方程组?相信大家都就都觉的线性方程组很难解,接下来小编就以实例向大家介绍用lingo11优化解线性方程组的具体方法步骤。lingo
写在前面SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法,下面对其中的一些记录。非线性方程组求解SciPy中对非线性方程组求解是fslove()函数,它的
问题你需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。解决方案NumPy库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。矩阵类似于3.9小节中数
前言numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。本文讲给大家介绍关于numpy基础之n
背景:实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq