已知Ax=b，先将A矩阵三角化，然后求解除X，并分离出其中的系数，最终求A的逆矩阵。用python代码实现

可以使用高斯消元法（Gaussian elimination）将矩阵A三角化，然后使用回带法求解X，分离出其中的系数，最后求A的逆矩阵。代码如下：

import numpy as np

def gauss_jordan(A, b):
    n = len(b)
    AB = np.hstack((A, b.reshape(n, 1)))
    for i in range(n):
        # 选主元，将主元所在的行交换到对角线位置
        max_row = i
        for j in range(i+1, n):
            if abs(AB[j][i]) > abs(AB[max_row][i]):
                max_row = j
        AB[[i, max_row]] = AB[[max_row, i]]
        # 将对角线位置的元素缩放为1
        pivot = AB[i][i]
        AB[i] /= pivot
        # 将其他行的对应元素消为0
        for j in range(n):
            if j != i:
                AB[j] -= AB[j][i] * AB[i]
    # 提取解向量X和A的逆矩阵
    X = AB[:, n]
    inv_A = AB[:, :n]
    return X, inv_A

其中，A是矩阵，b是列向量。该函数返回方程 Ax=b 的解向量 X 和矩阵 A 的逆矩阵 inv_A。