import numpy as np def LU_decomposition(A): n = len(A) L = np.eye(n) U = A.copy() for i in range(n-1): for j in range(i+1, n): L[j, i] = U[j, i] / U[i, i] U[j, i:] -= L[j, i] * U[i, i:] return L, U def forward_substitution(L, b): n = len(b) y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - np.dot(L[i, :i], y[:i]) y[i] /= L[i, i] return y def back_substitution(U, y): n = len(y) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = y[i] - np.dot(U[i, i+1:], x[i+1:]) x[i] /= U[i, i] return x n = len(x) A_inv=np.zeros((n, n)) for i in range(n): # 将b中第i个元素设为1，其他元素设为0 bi = np.zeros((n, 1)) bi[i, 0] = 1 # 求解线性方程组Ax=bi，得到A_inv的第i列 ABi = np.hstack((A, bi)) for j in range(n): # 如果A[i, i]为0，则需要进行行交换 if ABi[j, j] == 0: for k in range(j+1, n): if ABi[k, j] != 0: ABi[[j, k]] = ABi[[k, j]] # 将A[i, i]消成1 ABi[j] = ABi[j] / ABi[j, j] # 将A[i, j]消成0（j != i） for k in range(n): if k != j: ABi[k] = ABi[k] - ABi[k, j] * ABi[j] A_inv[:, i] = ABi[:, -1]修改这段代码

这段代码实现了矩阵的LU分解以及求解线性方程组的过程，并且还计算了矩阵的逆。

如果您想修改这段代码，需要根据您的需求进行相应的更改。比如，如果您需要对不同的矩阵进行LU分解，可以将输入参数A改为您需要处理的矩阵。

如果您需要对不同的线性方程组进行求解，可以将输入参数L和b改为您需要处理的线性方程组。同时，如果您需要修改计算逆矩阵的部分，可以在A_inv的计算过程中进行相应的更改。

总之，根据您的需求进行相应的更改即可。