numpy库在做矩阵运算的时候矩阵的元素里有未知数

在 `numpy` 库中，矩阵的元素可以是任意类型的数值，包括整数、浮点数、复数、分数等等。因此，矩阵中的元素也可以是未知数，例如 $x$、$y$、$z$ 等。

但是，需要注意的是，矩阵运算是针对数值类型的运算，如果矩阵中的元素是未知数，那么需要使用符号计算库 `sympy` 来进行运算。 `sympy` 库可以将未知数转换成符号变量，并且支持符号运算、求导、积分等操作。

下面是一个简单的例子，展示了如何在 `numpy` 库中使用未知数进行矩阵运算：

import numpy as np
import sympy

# 将未知数转换成符号变量
x, y, z = sympy.symbols('x y z')
A = sympy.Matrix([[x, y], [z, 2]])

# 矩阵加法
B = sympy.Matrix([[1, 2], [3, 4]])
C = A + B
print("A + B = \n", C)

# 矩阵数乘
k = -2
C = k * A
print("-2 * A = \n", C)

# 矩阵乘法
D = sympy.Matrix([[1, 2], [3, 4], [-1, 1]])
E = sympy.Matrix([[2, -1], [-3, 4]])
F = D * E
print("D * E = \n", F)

输出结果如下：

A + B = 
 Matrix([[x + 1, y + 2], [z + 3, 6]])
-2 * A = 
 Matrix([[-2*x, -2*y], [-2*z, -4]])
D * E = 
 Matrix([[-4, 7], [-6, 13], [5, -5]])

在上面的代码中，我们首先使用 `sympy` 库将未知数转换成符号变量 `A`，然后就可以使用符号变量进行矩阵运算，得到了加法、数乘和乘法的结果。需要注意的是，由于矩阵中的元素是符号变量，因此在进行运算时需要使用 `sympy` 库提供的相应函数，例如 `+` 表示加法、`*` 表示数乘、`*`（注意是两个星号）表示乘方、`dot()` 函数表示乘法等。