python怎么在无穷范数和一范数下求解方程组

可以使用numpy库中的`linalg`模块来求解无穷范数和一范数下的线性方程组。具体步骤如下：

1.导入numpy库

import numpy as np

2.定义系数矩阵和常数向量

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

3.求解无穷范数下的线性方程组

x_inf = np.linalg.solve(np.linalg.norm(A, ord=np.inf, axis=1), np.linalg.norm(b, ord=np.inf))

其中，`np.linalg.norm(A, ord=np.inf, axis=1)`表示求矩阵A每一行的无穷范数，`np.linalg.norm(b, ord=np.inf)`表示求向量b的无穷范数。然后使用`np.linalg.solve`函数求解线性方程组。

4.求解一范数下的线性方程组

x_1 = np.linalg.solve(np.linalg.norm(A, ord=1, axis=1), np.linalg.norm(b, ord=1))

其中，`np.linalg.norm(A, ord=1, axis=1)`表示求矩阵A每一行的一范数，`np.linalg.norm(b, ord=1)`表示求向量b的一范数。然后使用`np.linalg.solve`函数求解线性方程组。

完整代码如下：

import numpy as np

# 定义系数矩阵和常数向量
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([1, 2, 3])

# 求解无穷范数下的线性方程组
x_inf = np.linalg.solve(np.linalg.norm(A, ord=np.inf, axis=1), np.linalg.norm(b, ord=np.inf))
print("无穷范数下的解：", x_inf)

# 求解一范数下的线性方程组
x_1 = np.linalg.solve(np.linalg.norm(A, ord=1, axis=1), np.linalg.norm(b, ord=1))
print("一范数下的解：", x_1)