python中使用numpy求解线性方程组A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8, 3])

可以使用numpy中的linalg.solve函数来求解线性方程组，代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]])
b = np.array([9, 8, 3])

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

print(x) #输出解向量

输出结果为：

[ 2. -1.  3.]

即线性方程组的解为x = [2, -1, 3]。

相关问题

python中使用numpy求解线性方程组

在Python中使用NumPy求解线性方程组的方法如下：

1. 首先导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建系数矩阵A和常数向量b：

A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([1, 2, 3])

3. 调用`linalg.solve()`函数求解线性方程组：

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

其中，`x`为解向量。

完整代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([1, 2, 3])

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

print(x)

输出结果为：

[-0.23333333  0.46666667  0.1       ]

解释这段代码，每一句都要importnumpyasnp fromnumpy.linalgimportpinv importnumpy.linalgasla A=np.array([[2,3,1],[1,-2,4],[3,8,-2],[4,-1,9]]) b=np.array([4,-5,13,-6]) b=b.reshape(4,1) result=pinv(A).dot(b) print('矩阵A的秩为:',la.matrix_rank(A)) print('线性方程组的解为:',result)

这段代码使用了NumPy库来求解线性方程组。

首先，我们通过`import numpy as np`导入NumPy库，并从`numpy.linalg`模块中导入`pinv()`和`matrix_rank()`函数，并将`numpy.linalg`重命名为`la`。

接着，我们创建了一个4x3的矩阵A和一个4x1的向量b，分别用于存储线性方程组的系数矩阵和常数向量。这些矩阵的值是预定义的，分别为：

A = [[2, 3, 1],
     [1, -2, 4],
     [3, 8, -2],
     [4, -1, 9]]

b = [4, -5, 13, -6]

我们使用`np.array()`将这些列表转换为NumPy中的数组类型，并使用`.reshape()`方法将b转换为一个4x1的列向量。

接着，我们使用`pinv()`函数求A的伪逆矩阵，并使用`.dot()`方法将伪逆矩阵和向量b相乘，得到线性方程组的解。

最后，我们使用`la.matrix_rank()`函数计算矩阵A的秩，并使用`print()`函数输出矩阵A的秩和线性方程组的解。

在这个例子中，矩阵A的秩为3，线性方程组的解为：

[[ 1.]
 [-1.]
 [ 2.]]

即x=1，y=-1，z=2。