现有矩阵A、B和向量x、y满足如下等式,其中A、B、y已知,x未知。编写Python程序,使用numpy求解x,输出计算结果。提示:numpy的矩阵求逆函数是numpy.linalg.inv(),比如矩阵A的逆是numpy.linalg.inv(A),需先通过pip install numpy指令安装NumPy。 ,,
时间: 2023-05-26 16:05:00 浏览: 54
代码如下:
```python
import numpy as np
# 已知矩阵和向量
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
y = np.array([[1], [2]])
# 求解未知向量x
x = np.linalg.inv(A + B) @ y
# 输出计算结果
print("x = \n", x)
```
输出结果为:
```
x =
[[-3.]
[ 4.]]
```
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现有矩阵A、B和向量x、y满足如下等式,其中A、B、y已知,x未知。编写Python程序,使用numpy求解Bx=A^Ty中x
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([[2, 4], [6, 8], [10, 12]])
y = np.array([1, 2])
A_T = np.transpose(A)
x = np.linalg.solve(B, np.dot(A_T, y))
print(x)
python已知矩阵A,B。XA=B,求X
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来求解矩阵方程 XA=B 中的未知矩阵 X。具体方法可以使用 linalg.solve 函数,即
```
import numpy as np
# 已知矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 求解未知矩阵 X
X = np.linalg.solve(A, B)
print(X)
```
输出结果为:
```
[[-4. -3. ]
[ 4.5 4.25]]
```
其中,矩阵 X 就是未知矩阵,它的值为 [[-4. -3.], [4.5 4.25]]。需要注意的是,矩阵 A 必须是一个可逆矩阵,否则无法使用 linalg.solve 函数求解。