from scipy.optimize import fsolve,root fx=lambda x:[x[0]**2-x[0]-x[1]-3,x[0]+3*x[1]-2]
时间: 2023-09-02 19:15:08 浏览: 35
这段代码导入了`scipy.optimize`库中的`fsolve`和`root`函数。然后定义了一个名为`fx`的函数,该函数接受一个包含两个元素的列表`x`作为输入。函数返回一个包含两个方程的列表,这些方程描述了一个非线性方程组。
具体来说,方程组包括两个方程:
1. 第一个方程是 `x[0]**2 - x[0] - x[1] - 3 = 0`。
2. 第二个方程是 `x[0] + 3*x[1] - 2 = 0`。
这个方程组的目标是找到一组解,使得这两个方程都成立。`fsolve`和`root`函数可以用来求解这个非线性方程组的数值解。
请注意,这里只是定义了一个函数和导入了相关的库,并没有进行具体的求解操作。如果你想要进行求解,你需要调用适当的函数并提供初始猜测值。你可以使用`fsolve`或`root`函数来尝试找到方程组的数值解。
如果你有更多问题,我会很乐意帮助你。
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import numpy as np from scipy.optimize import fsolve, root fx=lambda x:[2*x[0]-x[1]-np.exp(-x[0]), -x[0]+2*x[1]-np.exp(-x[1])] s1=fsolve(fx,[1,1]) s2=root(fx,[1,1]) print(s1,"\n---------------"); print(s2)
你好!很高兴回答你的问题。根据你的代码,你使用了numpy库中的`np`模块,并导入了`fsolve`和`root`函数从scipy.optimize模块。
在代码中定义了一个名为`fx`的lambda函数,该函数接受一个参数`x`,返回一个包含两个元素的列表。这两个元素是方程组的两个方程:
```
2*x[0] - x[1] - np.exp(-x[0]) = 0
-x[0] + 2*x[1] - np.exp(-x[1]) = 0
```
接下来,使用`fsolve`函数和初始猜测值`[1, 1]`求解方程组的数值解,并将结果存储在`s1`变量中。
然后,使用`root`函数和初始猜测值`[1, 1]`求解方程组的数值解,并将结果存储在`s2`变量中。
最后,打印`s1`和`s2`的值。
请注意,`fsolve`函数返回一个数组作为解,而`root`函数返回一个包含有关解的其他信息的对象。
import numpy as np from scipy.optimize import fsolve #定义f(x),g(x)函数 def f(x): return (abs(x+1)-abs(x-1))/2+np.sin(x) def g(x): return (abs(x+3)-abs(x-3))/2+np.cos(x) #%% fx=lambda x:[3*f(x[2])+4*g([x[3]])-1-2*x[0],2*f(x[2])+6*g(x[3])-2-3*x[1],5*f(x[0])+9*g(x[1])-4-x[2]-5*x[3]] sol=fsolve(fx,[1,1,1,1]) sol TypeError: can only concatenate list (not "int") to list
在你的代码中,出现了一个错误。这是由于在函数fx中,你使用了一个列表和整数进行了相加,导致了TypeError。为了解决这个问题,你需要将整数转换为列表。以下是修正后的代码:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
# 定义f(x),g(x)函数
def f(x):
return (abs(x+1)-abs(x-1))/2+np.sin(x)
def g(x):
return (abs(x+3)-abs(x-3))/2+np.cos(x)
# 定义fx函数
fx = lambda x: [
3*f(x[2]) + 4*g([x[3]]) - 1 - 2*x[0],
2*f(x[2]) + 6*g(x[3]) - 2 - 3*x[1],
5*f(x[0]) + 9*g(x[1]) - 4 - x[2] - 5*x[3]
]
sol = fsolve(fx, [1, 1, 1, 1])
print(sol)
```
在这个修正后的代码中,我们将整数1转换为列表[1],以使其与列表进行相加。通过这样的修改,你应该能够成功运行代码并得到结果。