已知Ax=b，其中A是一个nxn的方阵，x是一个n维列向量，b是任意一个n维列向量。先用高斯约旦法求出x，然后提取x的系数，求出A的逆矩阵。如何用python实现

可以使用Python的NumPy库来实现高斯约旦法和矩阵求逆的操作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义高斯约旦法函数
def gauss_jordan(A, b):
    n = len(A)
    # 构造增广矩阵
    aug = np.concatenate((A, b), axis=1)
    # 高斯消元
    for i in range(n):
        # 将对角线元素归一
        aug[i] = aug[i] / aug[i, i]
        # 将下方元素消成0
        for j in range(i+1, n):
            aug[j] = aug[j] - aug[i] * aug[j, i]
        # 将上方元素消成0
        for j in range(i):
            aug[j] = aug[j] - aug[i] * aug[j, i]
    # 返回解向量
    return aug[:, n:]

# 求解逆矩阵
def inverse_matrix(A):
    n = len(A)
    # 构造单位矩阵
    I = np.eye(n)
    # 对每一列进行高斯约旦消元
    cols = []
    for i in range(n):
        col = gauss_jordan(A, I[:, i])
        cols.append(col.flatten())
    # 将列向量拼成矩阵
    inv = np.array(cols).T
    return inv

# 例子
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([[1], [2], [3]])
x = gauss_jordan(A, b)
print("x = \n", x)
A_inv = inverse_matrix(A)
print("A_inv = \n", A_inv)

这个例子中，我们定义了一个`gauss_jordan`函数，用来实现高斯约旦法求解方程组的解。然后我们定义了一个`inverse_matrix`函数，用来求解矩阵的逆。在`inverse_matrix`函数中，我们对每一列向量都使用高斯约旦法求解，最终将所有的列向量拼成一个矩阵，即为原矩阵的逆矩阵。