用Python写一个密集型计算任务来对计算机进行压力测试

好的，以下是一个密集型计算任务的Python程序，它使用numpy库生成一个大的随机矩阵，然后对这个矩阵进行一些计算，例如求矩阵的逆矩阵、特征值等等。这个程序会占用大量的CPU和内存资源，可以用来测试计算机的计算和存储能力。

import numpy as np

# 生成一个随机矩阵
n = 1000
a = np.random.rand(n, n)

# 计算矩阵的逆矩阵
a_inv = np.linalg.inv(a)

# 计算矩阵的特征值
eig_vals = np.linalg.eigvals(a)

# 输出结果
print("逆矩阵：", a_inv)
print("特征值：", eig_vals)

这个程序使用了numpy库来进行矩阵计算，生成了一个1000x1000的随机矩阵，并对其进行了逆矩阵和特征值的计算。这些计算都是很耗费计算资源的操作，因此会对计算机的CPU和内存造成较大的压力。你可以根据需要修改矩阵的大小来进行测试。