怎么求ax=bpython代码

可以使用numpy库中的linalg.solve函数求解。代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])

x = np.linalg.solve(a, b)

print(x) # 输出 [ 4. -3.5]

相关问题

Ax=b 其中A是上三角矩阵，求X的代码 python

可以使用回带法（back-substitution）求解，代码如下：

def back_substitution(A, b):
    n = len(b)
    x = [0] * n
    x[n-1] = b[n-1] / A[n-1][n-1]
    for i in range(n-2, -1, -1):
        s = b[i]
        for j in range(i+1, n):
            s -= A[i][j] * x[j]
        x[i] = s / A[i][i]
    return x

其中，A是上三角矩阵，b是列向量。该函数返回方程 Ax=b 的解 x。

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)