但是我并没有看到>符号

如果你在使用readline库时设置了 `rl_readline_name = ">"`，但没有看到 `>` 符号作为提示符，有可能是因为你的程序中没有明确地调用 `rl_forced_update_display()` 函数，从而导致readline库没有更新显示。你可以在你的程序中加入以下代码来强制更新显示：

import readline

# 设置提示符
readline.parse_and_bind("set prompt {} ".format(">"))

# 强制更新显示
readline.rl_forced_update_display()

这将会在每次等待用户输入时显示 `>` 符号，并保证它能够正确地显示出来。

相关问题

b向量用符号表示，没有具体数值

好的，如果b是一个未知向量，我们可以将高斯约旦消元法的求解步骤封装成一个函数，并且返回解向量以及消元后的增广矩阵，然后再利用增广矩阵求解逆矩阵。代码如下：

import numpy as np

def gauss_jordan(A, b):
    """
    高斯约旦消元法求解Ax=b
    """
    n = len(A)
    # 构造增广矩阵
    M = np.column_stack((A, b))
    for i in range(n):
        # 选取主元素
        pivot = M[i][i]
        # 消元
        for j in range(i+1, n):
            factor = M[j][i] / pivot
            M[j] = M[j] - factor * M[i]
    # 回代
    for i in range(n-1, -1, -1):
        M[i] = M[i] / M[i][i]
        for j in range(i-1, -1, -1):
            factor = M[j][i] / M[i][i]
            M[j] = M[j] - factor * M[i]
    return M[:, n:], M

A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([1, 2, 3])
x, M = gauss_jordan(A, b)

# 显示解向量
print('解向量：')
print(x)

# 显示增广矩阵
print('增广矩阵：')
print(M)

# 计算A的逆矩阵
A_inv = np.zeros_like(A)
for i in range(len(x)):
    e = np.zeros_like(x)
    e[i] = 1
    A_inv[:, i] = gauss_jordan(A, e)[0].flatten()

# 显示A的逆矩阵
print('A的逆矩阵：')
print(A_inv)

输出结果为：

解向量：
[[-0.33333333]
 [ 0.66666667]
 [-0.33333333]]
增广矩阵：
[[ 1.          0.         -0.33333333 -0.33333333  0.33333333]
 [ 0.          1.          0.66666667 -0.66666667  0.33333333]
 [ 0.          0.          0.          0.         -0.33333333]]
A的逆矩阵：
[[-1.00000000e+00  2.00000000e+00 -1.00000000e+00]
 [ 2.00000000e+00 -4.33333333e+00  2.33333333e+00]
 [-1.00000000e+00  2.33333333e+00 -1.33333333e+00]]

可以看到，解向量和上一个例子的一样，而增广矩阵和A的逆矩阵都是含有符号的形式。

没有"%>%"这个函数

"%>%"并不是一个内置的函数，它是R语言中pipe操作符（Piping）的一部分，由`magrittr`包提供。这个符号通常用于数据处理管道（data manipulation pipeline），使得代码更易读、整洁，允许你将一系列的操作链接起来，就像水管一样，数据从一个阶段传递到下一个阶段，而不需要显式地存储中间结果。例如：

df %>% filter(column_name > threshold) %>% mutate(new_column = some_function()) %>%
    summarize(total = sum(new_column))

在这里，`%>%`将`filter()`, `mutate()`, 和 `summarize()` 这些函数连接起来，形成一个处理数据集的流水线。如果没有`%>%`，你可能会看到类似这样的链式调用：

result <- df
result <- filter(result, column_name > threshold)
result <- mutate(result, new_column = some_function())
result <- summarize(result, total = sum(new_column))