设A为三阶举证，B为三行一列矩阵。①求A的特征值，特征向量②求A的行列式与逆③对A进行奇异值分解④解方程Ax=b。Python代码。

对于矩阵运算，我们可以使用Python的NumPy库。以下是针对你提到的问题的代码示例：

**注意**: 这些操作假设矩阵A和B都是实数矩阵。

1. **求A的特征值和特征向量**:

import numpy as np

# 假设A是一个3x3的numpy数组
A = np.array([[...]], dtype=np.float64) # 请填写具体的矩阵元素
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

print("A的特征值: ", eigenvalues)
print("A的特征向量: ", eigenvectors)

2. **求A的行列式与逆**:

det_A = np.linalg.det(A)
inv_A = np.linalg.inv(A)

print("A的行列式: ", det_A)
print("A的逆矩阵: ", inv_A)

3. **对A进行奇异值分解(SVD)**:

u, s, vh = np.linalg.svd(A)

print("奇异值分解: u =", u, "s =", s, "vh =", vh)

4. **解方程Ax=b** (这里的b也是一个3维向量):

b = np.array([...]) # 请填写b的具体值
solution = np.linalg.solve(A, b)

print("Ax=b的解: ", solution)