n维线性方程组的求解程序

n维线性方程组的求解可以使用高斯消元法进行求解，具体步骤如下：

1. 将n维线性方程组表示为增广矩阵，即将系数矩阵和常数项列向量合并为一个矩阵。
2. 对增广矩阵进行初等行变换，将其化为阶梯形矩阵或行最简矩阵。
3. 对阶梯形矩阵或行最简矩阵进行回代，求解出未知数的值。

以下是高斯消元法的Python代码实现：

import numpy as np

def gauss_elimination(A, b):
    n = len(b)
    for i in range(n):
        # 找到主元素的位置
        pivot = A[i][i]
        if abs(pivot) < 1e-10:
            raise ValueError("主元素为0，无法求解")
        # 将主元素所在行的其他元素消为0
        for j in range(i + 1, n):
            factor = A[j][i] / pivot
            A[j, i:] -= factor * A[i, i:]
            b[j] -= factor * b[i]
    # 回代求解
    x = np.zeros(n)
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        x[i] = (b[i] - np.dot(A[i, i + 1:], x[i + 1:])) / A[i][i]
    return x

其中，A为系数矩阵，b为常数项列向量，返回值为未知数的值。