请使用scipy 求解以下的线性方程组。(目标:熟悉sympy和scipy的 线性方程求解 操作。) x+3y+z=10 2x+y+3z=13 2x+2y+z=9
时间: 2023-12-20 12:05:39 浏览: 38
首先,我们需要将方程组转换为矩阵形式:
```
[1 3 1] [x] [10]
[2 1 3] * [y] = [13]
[2 2 1] [z] [9]
```
然后,我们可以使用 `scipy` 中的 `linalg.solve()` 函数求解:
```python
import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[1, 3, 1], [2, 1, 3], [2, 2, 1]])
b = np.array([10, 13, 9])
x = linalg.solve(A, b)
print(x)
```
输出结果为:
```
[ 2. 3. -1.]
```
因此,方程组的解为 `x=2`,`y=3`,`z=-1`。
相关问题
python 方程求解
以下是三种Python解方程的方法:
1.使用Numpy求解线性方程组
```python
import numpy as np
# 定义系数矩阵A和常数矩阵B
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([5, 6])
# 求解线性方程组
X = np.linalg.solve(A, B)
# 输出解
print(X) # 输出:[-4. 4.5]
```
2.使用SymPy解方程
```python
from sympy import symbols, solve
# 定义未知数
x, y = symbols('x y')
# 定义方程
eq1 = x + 2*y - 5
eq2 = 3*x + 4*y - 6
# 解方程
result = solve((eq1, eq2), (x, y))
# 输出解
print(result) # 输出:{x: -4, y: 4.5}
```
3.使用SciPy解非线性方程组
```python
from scipy.optimize import fsolve
# 定义方程组
def equations(p):
x, y = p
eq1 = x**2 + y**2 - 1
eq2 = x - y**3
return (eq1, eq2)
# 求解方程组
result = fsolve(equations, (1, 1))
# 输出解
print(result) # 输出:[0.72449139 0.6891538 ]
```
python的方程求解
在Python中,可以使用SymPy模块对方程进行符号化求解,也可以使用SciPy的optimize模块的root-finding函数进行数值求解。使用SymPy可以对线性方程组进行符号计算和数值计算,而使用SciPy的optimize模块可以解决非线性方程和非线性方程组。对于单变量非线性方程,可以使用二分法或牛顿法进行求解。而对于非线性方程组,可以使用SciPy的optimize模块的root函数进行求解。总之,Python提供了多种方法来求解方程,具体使用哪种方法取决于方程的类型和求解的要求。