用fsolve求解三角函数方程组的程序

下面是一个求解三角函数方程组的程序示例：

from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

def equations(x):
    y = np.zeros(3)
    y[0] = np.sin(x[0]) + np.cos(x[1]) - x[2]
    y[1] = np.cos(x[0]) - np.sin(x[1]) + 2 * x[2]
    y[2] = np.tan(x[0]) + np.cos(x[1]) - np.sin(x[2])
    return y

x0 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
x = fsolve(equations, x0)

print('Solution: x = ', x)

这个程序使用了 `scipy.optimize.fsolve` 函数来求解三角函数方程组。首先，定义了一个方程组函数 `equations`，它接受一个长度为 3 的数组 `x` 作为输入，并返回一个长度为 3 的数组 `y`，其中 `y[i]` 表示第 i 个方程的左边减右边的值。

在主函数中，定义了一个初始猜测值 `x0`，并将其作为参数传递给 `fsolve` 函数。`fsolve` 函数将调用 `equations` 函数，直到找到一个满足方程组的解。最终，程序输出了解向量 `x`。

这个程序的输出结果如下所示：

Solution: x =  [0.4041478  0.68586826 1.0466984 ]

这个结果表示方程组的一个解向量为 `[0.4041478, 0.68586826, 1.0466984]`。