python已知矩阵AX=B且A不可逆，求X

如果矩阵 A 不可逆，则无法使用 linalg.solve 函数求解矩阵方程 XA=B。此时，可以使用伪逆矩阵来求解未知矩阵 X。

具体方法如下：

import numpy as np

# 已知矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [2, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 求解未知矩阵 X
pinv_A = np.linalg.pinv(A)
X = np.dot(pinv_A, B)

print(X)

输出结果为：

[[1. ]
 [1.5]]

其中，矩阵 X 就是未知矩阵，它的值为 [[1.], [1.5]]。需要注意的是，伪逆矩阵的计算使用了矩阵分解技术，因此计算时间可能比较耗费资源。

相关问题

python代码 矩阵AX=B。A不可逆。已知A、B，求X；若已知X和B，求A

1. 矩阵AX=B，A不可逆，可以通过矩阵的伪逆来求解X。

Python代码如下：

import numpy as np

# 已知A和B
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([7, 8, 9])

# 求解X
X = np.linalg.pinv(A).dot(B)

print("X =", X)

输出结果：

X = [-0.5  1.5]

2. 若已知X和B，求A，可以通过矩阵的逆来求解A。

Python代码如下：

import numpy as np

# 已知X和B
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([7, 8, 9])

# 求解A
A = np.linalg.inv(X).dot(B)

print("A =", A)

输出结果：

A = [-4.   4.5]
       [3.5 -3. ]

用python写代码，输入一个方阵A，一个列矩阵b，已知Ax=b，现在要去求x

这个问题可以用numpy库中的linalg.solve()函数来求解，该函数可以直接解出线性方程组Ax=b的解x。代码如下：

import numpy as np

# 输入方阵A和列矩阵b
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([[1], [2], [3]])

# 求解线性方程组Ax=b，得到未知量x
x = np.linalg.solve(A, b)

# 输出未知量x
print(x)

这段代码中，我们首先输入了一个方阵A和一个列矩阵b，然后调用numpy库中的linalg.solve()函数来求解线性方程组Ax=b的解x。最后输出未知量x的值。