pta python解方程

Python 中可以使用 `scipy.optimize` 模块的 `fsolve` 函数来求解非线性方程组，类似于数学中的 PTSA（数值分析）。`fsolve` 函数接收一个函数列表作为输入，这个函数列表应返回一个数组，表示每个变量对应的方程值。下面是一个简单的示例：

from scipy.optimize import fsolve

# 定义一个包含两个变量的非线性方程
def equations(variables):
    x, y = variables
    eq1 = x**2 + y - 1  # 示例方程 x^2 + y = 1
    eq2 = x - y**2     # 另一方程 x = y^2
    return [eq1, eq2]

# 初始猜测解
initial_guess = [0.5, 0.5]

# 使用 fsolve 解方程
solution = fsolve(equations, initial_guess)
solution

在这个例子中，`equations` 函数需要返回一个二维数组，表示当前变量值下两个方程的结果。`fsolve` 会尝试找到一组变量值，使得这些方程的值接近于零，即解出满足给定方程的近似解。

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