用python中的scipy求解方程组

要使用Python中的SciPy库求解方程组，你可以使用`scipy.optimize.fsolve`函数。这个函数可以用来求解非线性方程组。下面是一个示例：

from scipy.optimize import fsolve

# 定义方程组
def equations(vars):
    x, y = vars
    eq1 = x**2 + y**2 - 1
    eq2 = x - y**2 + 1
    return [eq1, eq2]

# 求解方程组
initial_guess = [0, 0]  # 初始猜测
sol = fsolve(equations, initial_guess)

# 打印解
print("方程组的解为:", sol)

在这个示例中，我们首先定义了一个名为`equations`的函数，这个函数返回一个包含方程组各个方程的列表。在这个例子中，我们定义了一个非线性方程组，包含两个方程。然后，我们使用`fsolve`函数来求解方程组。需要提供一个初始的猜测值，将其作为第二个参数传递给`fsolve`函数。最后，将解存储在变量sol中，并使用`print`语句打印出方程组的解。

你可以根据自己的方程组来修改`equations`函数中的方程定义。确保将方程组的所有方程都包含在列表中，并根据需要调整初始猜测值。