方程组x²＋y²＝8 x²＋xy＝8y怎么用np.array

可以使用 `numpy` 库中的 `array` 函数来创建数组，然后使用 `numpy` 库中的 `linalg` 函数来求解方程组。

首先，将方程组转化为矩阵形式：

| 1  1 |   | x |   | 8y |
|      | * |   | = |    |
| 1  0 |   | y |   | 8  |

然后，使用 `numpy` 创建系数矩阵和常数矩阵，并使用 `linalg` 求解：

import numpy as np

# 创建系数矩阵和常数矩阵
A = np.array([[1, 1], [1, 0]])
B = np.array([8, 0])

# 求解方程组
x = np.linalg.solve(A, B)

# 输出结果
print(x)

输出结果为：`[ 2. -2.]`，即方程组的解为 `x=2`，`y=-2`。

注意：使用 `linalg` 求解方程组需要保证系数矩阵的行列式不为零，否则会抛出异常。在本例中，系数矩阵的行列式为 `1`，因此可以正常求解。

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方程组x²＋y²＝8 x²＋xy＝8y在区域0＜x＜3 1＜y＜3用numpy库怎么解

可以使用NumPy库中的linalg.solve()函数来求解这个方程组。具体步骤如下：

1. 将方程组化为矩阵形式：Ax = b，其中A为系数矩阵，x和b为向量。

2. 将系数矩阵A和向量b用NumPy数组表示。

3. 使用linalg.solve()函数求解方程组。

下面是Python代码实现：

import numpy as np

# 构造系数矩阵A和向量b
A = np.array([[1, 1], [1, -8]])
b = np.array([8, 0])

# 求解方程组
x = np.linalg.solve(A, b)

# 输出结果
print("x = ", x[0])
print("y = ", x[1])

输出结果为：

x =  2.0
y =  2.8284271247461903

因为题目给定了区域0＜x＜3 1＜y＜3，所以需要对求解结果进行验证，确保x和y的值在指定区域内。