Python中多个一维数组求解多元线性方程

在Python中，可以使用numpy库中的`linalg.solve()`函数来解决多元线性方程组。这个函数接受两个输入：系数矩阵（即A）和常数向量（即b），并返回解向量x，使得A * x = b成立。

例如，如果你有两个一维数组（列表）表示系数矩阵A和常数向量b，你可以这样做：

import numpy as np

# 系数矩阵 A
coeffs_matrix = [list_of_row_1, list_of_row_2, ...]  # 每行是一个列表
A = np.array(coeffs_matrix)

# 常数向量 b
constants_vector = [constant_1, constant_2, ...]
b = np.array(constants_vector)

# 解方程
solution = np.linalg.solve(A, b)

这里的`coeffs_matrix`应该是一系列列向量组成的二维数组，而`constants_vector`则是一维数组。`np.linalg.solve()`会返回一个解向量，对应于原方程的每一个未知数。