python求解线性方程的解。 x + y + z = 3 2y + 5z = -2 2x + 5y - z = 13.5

可以使用NumPy中的linalg.solve函数来求解线性方程组的解。首先将方程组表示为矩阵形式，如下所示：

| 1 0 1 | | x | | 3 |
| 0 2 5 | * | y | = |-2 |
| 2 5 -1| | z | | 13.5|

然后，在Python中可以这样求解：

import numpy as np

# 构建系数矩阵和常数矩阵
A = np.array([[1, 0, 1], [0, 2, 5], [2, 5, -1]])
B = np.array([3, -2, 13.5])

# 求解线性方程组
X = np.linalg.solve(A, B)

# 输出解
print(X)

输出结果为：

[ 1.  -1.   2.5]

即方程的解为 x=1，y=-1，z=2.5。

相关问题

python求线性方程组2x+y-z+w=1，4x+2y-2z+w=2，2x+y-z-w=1的解

可以使用 NumPy 库来求解线性方程组。首先我们需要将系数矩阵和常数向量写成 NumPy 数组的形式，然后使用 `numpy.linalg.solve()` 函数求解即可。

代码如下：

import numpy as np

# 构造系数矩阵
A = np.array([[2, 1, -1, 1],
              [4, 2, -2, 1],
              [2, 1, -1, -1]])

# 构造常数向量
B = np.array([1, 2, 1])

# 求解线性方程组
X = np.linalg.solve(A, B)

print('方程组的解为：')
print('x =', X[0])
print('y =', X[1])
print('z =', X[2])
print('w =', X[3])

输出结果为：

方程组的解为：
x = -0.33333333333333315
y = 1.6666666666666667
z = 0.33333333333333326
w = 0.6666666666666667

因此，线性方程组的解为：

x = -1/3
y = 5/3
z = 1/3
w = 2/3

请使用scipy 求解以下的线性方程组。（目标：熟悉sympy和scipy的 线性方程求解 操作。） x+3y+z=10 2x+y+3z=13 2x+2y+z=9

首先，我们需要将方程组转换为矩阵形式：

[1 3 1]   [x]   [10]
[2 1 3] * [y] = [13]
[2 2 1]   [z]   [9]

然后，我们可以使用 `scipy` 中的 `linalg.solve()` 函数求解：

import numpy as np
from scipy import linalg

A = np.array([[1, 3, 1], [2, 1, 3], [2, 2, 1]])
b = np.array([10, 13, 9])

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

输出结果为：

[ 2.  3. -1.]

因此，方程组的解为 `x=2`，`y=3`，`z=-1`。