写一个高斯正反算的python

当然可以。在Python中，我们可以创建一个简单的函数来实现高斯求和（正算）和高斯消元法（反算）。这里我们先解释一下这两个概念：

- **高斯求和（正算）**是指对一组数按照一定的顺序（通常是递增或递减）进行加总。
- **高斯消元法（反算）**是一种线性代数算法，用于解线性方程组，通常通过行变换将系数矩阵化简到阶梯形式。

下面是Python代码示例，分别实现了高斯求和和高斯消元法：

def gauss_sum(numbers):
    """
    高斯求和函数，对给定的数字列表求和
    :param numbers: 数字列表
    :return: 数字之和
    """
    return sum(numbers)

def gaussian_elimination(matrix):
    """
    高斯消元法，简化并解决一个线性方程组
    :param matrix: 二维数组，表示线性方程组的系数矩阵
    :return: 简化的阶梯形矩阵及解向量
    """
    n = len(matrix)
    for i in range(n):
        # 对当前行进行消元操作
        for j in range(i + 1, n):
            if matrix[j][i] != 0:
                factor = matrix[j][i] / matrix[i][i]
                for k in range(i, n + 1):  # 范围包括n，因为我们会在最后更新解向量
                    matrix[j][k] -= factor * matrix[i][k]

    # 解向量初始化为零向量，并进行回代求解
    solution = [0] * n
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        solution[i] = matrix[i][n] / matrix[i][i]
        for j in range(i - 1, -1, -1):
            matrix[j][n] -= matrix[j][i] * solution[i]

    return matrix, solution

# 示例
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print("高斯求和:", gauss_sum(numbers))

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
simplified_matrix, solution = gaussian_elimination(matrix)
print("简化后的矩阵:", simplified_matrix)
print("解向量:", solution)