大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
如何使用python求解线性方程组?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
专注于为中小企业提供成都网站制作、做网站服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业渭源免费做网站提供优质的服务。我们立足成都,凝聚了一批互联网行业人才,有力地推动了上千余家企业的稳健成长,帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
python常用的库:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。
一、导入scipy.linalg模块
import numpy as np #导入numpy库 from scipy import linalg as lg #导入scipy库的linalg模块 arr=np.array([[1,2],[3,4]]) #创建方阵arr b=np.array([6,14]) #创建矩阵b
二、使用scipy.linalg.solve()求解线性方程组
使用格式
print('Sol:',lg.solve(arr,b)) #求方程组arr*x=b的解
使用实例
# 求解线性方程组 from scipy import linalg import numpy as np # x1 + x2 + 7*x3 = 2 # 2*x1 + 3*x2 + 5*x3 = 3 # 4*x1 + 2*x2 + 6*x3 = 4 A = np.array([[1, 1, 7], [2, 3, 5], [4, 2, 6]]) # A代表系数矩阵 b = np.array([2, 3, 4]) # b代表常数列 x = linalg.solve(A, b) print(x)
输出
[0.6 0.35 0.15]
看完上述内容,你们掌握如何使用python求解线性方程组的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!