输入格式: 在第一行分别给出两个整数N，M。N表示向量的维度，M表示向量的个数在python中如何实现。 接下来M行给出M个向量，用浮点数表示，每个数字之间用空格分隔。 （对于区分float和double的语言，建议使用double类型） 输出格式: 如果发现输入向量组是向量线性无关的，则输出 NO，并在第二行输出最终的 q，输出使用保留两位小数，每个数字之间一个空格。 如果发现输入向量组是向量线性相关的，则输出YES，并接着输出算法运行到第几个向量（从1开始计数）时停止的。

这里提供一个Python的实现示例：

import numpy as np

N, M = map(int, input().split())
vectors = []
for i in range(M):
    vector = list(map(float, input().split()))
    vectors.append(vector)

Q, _ = np.linalg.qr(vectors)  # 使用numpy中的QR分解函数求解Q矩阵

if np.linalg.matrix_rank(Q) == N:  # 判断Q矩阵的秩是否等于N
    print("NO")
    for i in range(M):
        print("{:.2f}".format(Q[:, i][0]), end="")
        for j in range(1, N):
            print(" {:.2f}".format(Q[:, i][j]), end="")
        print()
else:
    print("YES")
    for i in range(M):
        if np.linalg.matrix_rank(Q[:, :i+1]) < i+1:  # 判断前i+1个向量是否线性相关
            print(i+1)
            break

首先输入向量的维度N和向量个数M，然后读入M个向量，使用numpy中的QR分解函数求解Q矩阵。接着判断Q矩阵的秩是否等于N，如果等于N，则输出NO并输出最终的Q矩阵；否则输出YES，并遍历每个向量，判断前i+1个向量是否线性相关，如果线性相关，则输出i+1表示算法运行到第i+1个向量时停止。