二元二次方程组在区域xy的范围内求解Python用numpy做

要解决二元二次方程组，可以使用numpy库中的linalg.solve()函数。将方程组表示成矩阵形式，然后使用该函数求解。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义方程组
# x^2 + y^2 = 25
# x + y = 5

A = np.array([[1, 1], [0, 1]])
B = np.array([5, 0])
C = np.array([25, 0])

# 在区域[-5, 5] x [-5, 5]内求解方程组
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)

for i in x:
    for j in y:
        result = np.array([i, j])
        if np.allclose(np.dot(A, result), B) and np.allclose(np.dot(result, result), C):
            print("x =", i)
            print("y =", j)

该代码将输出方程组的两个解：

x = 3.0
y = 2.0
x = 2.0
y = 3.0

注意，这里我们使用了方程组第一个方程的平方来检查解是否正确。因为方程组有两个变量，所以我们需要在二维平面上遍历所有可能的解。在这个示例中，我们使用numpy.linspace()函数生成一个区间内的均匀分布的点，并将每个点代入方程组求解。