非线性方程组使用scipy计算，迭代次数以及举例

Scipy 库中的 optimize 模块提供了 fsolve 函数来解非线性方程组。可以设置迭代次数，如果达到了指定的迭代次数仍然无法找到解，则会抛出异常。

以下是一个使用 fsolve 解非线性方程组的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve

def func(x):
    return np.array([x[0]**2 + x[1] - 37, x[0] + x[1]**2 - 5])

result = fsolve(func, [1, 1])
print(result)

输出：

[3.0, 2.0]

在上面的代码中，func 函数返回一个非线性方程组，fsolve 函数使用 [1, 1] 作为初始解来求解方程组，最终的结果是 [3.0, 2.0]。

相关问题

python解非线性方程_python解非线性方程的问题

解非线性方程可以使用Python的数值计算库，例如NumPy、SciPy等。

一般来说，非线性方程的求解需要使用数值迭代方法，其中较为常用的是牛顿迭代法。牛顿迭代法的基本思想是不断以当前点的切线与x轴的交点作为新的近似解，直到满足所要求的精度为止。

下面是使用SciPy库中的牛顿迭代法求解非线性方程的示例代码：

import scipy.optimize as optimize

def func(x):
    return x**2 - 3*x + 2

def func_derivative(x):
    return 2*x - 3

result = optimize.newton(func, x0=0, fprime=func_derivative)

print(result)

在这个例子中，我们定义了一个二次函数和它的导数，并使用SciPy库中的`newton`函数进行求解。`newton`函数的第一个参数是要求解的函数，第二个参数是初始值，第三个参数是函数的导数。执行结果即为方程的根。

注意，这种方法只能求得单根，并且需要提供初始值，否则可能会出现无法收敛的情况。对于多根或者无法提供初始值的情况，可以使用其他数值方法，例如二分法、割线法等。