python写多元线性方程

回答: 在Python中，可以使用scipy库中的linalg.solve函数来求解多元线性方程组。首先，需要定义系数矩阵A和常数列y，然后使用linalg.solve(A, y)来求解方程组。下面是一个示例代码：

from scipy import linalg
import numpy as np

A = np.array(\[\[1, 1, 7\], \[2, 3, 5\], \[4, 2, 6\]\])  # A代表系数矩阵
y = np.array(\[2, 3, 4\])  # b 代表常数列

x = linalg.solve(A, y)
print(x)

这段代码会输出方程组的解x。\[1\]

另外，如果你想使用正规方程来求解多元线性方程组，可以使用numpy库中的linalg.inv函数来求逆矩阵。下面是一个示例代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt('ex1data2.txt', delimiter=',', dtype=np.int64)
data = np.matrix(data)
X = data\[:, 0:2\]
y = data\[:, 2\]
X = np.c_\[np.ones(y.size), X\]

def normalEqn(X, y):
    theta = (np.linalg.inv(X.T * X)) * X.T * y
    return theta

theta = normalEqn(X, y)
print(theta)

这段代码会输出正规方程的解theta。\[2\]

另外，如果你想使用线性规划来求解多元线性方程组，可以使用scipy库中的optimize.linprog函数。具体的用法可以参考官方文档。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python解答多元线性方程组](https://blog.csdn.net/a857553315/article/details/103683874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习python实现（一）：多元线性回归](https://blog.csdn.net/Yuancccc/article/details/84991664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [多元线性方程的python解法](https://blog.csdn.net/wzl19931023/article/details/123946708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]