用java编写这道题，from sympy import Matrix# 初始化系数矩阵和常数向量A = Matrix([[1, 2, 0.5], [0, 1, 2], [0, 0, 1.5]])b = Matrix([100, 100, 100])# 解方程组x, y, z = A.inv() * b# 输出结果print(f"大马数量为：{round(float(x))} 匹")print(f"中马数量为：{round(float(y))} 匹")print(f"小马数量为：{round(float(z))} 匹")

这道题需要使用Python中的sympy库中的Matrix模块。在Java中是无法直接使用的，需要使用Python的Jython库来在Java中调用Python的sympy库。

因此，需要先安装Jython库，然后在Java代码中引入Jython库和sympy的Matrix模块，才能使用该模块提供的函数和方法。

具体操作可以参考Jython和sympy的官方文档和示例代码。

相关问题

from sympy import symbols, simplify#导bao

好的，你已经导入了Sympy库中的symbols和simplify函数。Sympy是一个Python库，用于进行符号数学计算。symbols函数用于创建一个符号对象，而simplify函数则可以对表达式进行简化。

以下是如何使用这两个函数的简单示例：

from sympy import symbols, simplify

# 创建一个符号对象
x = symbols('x')
y = symbols('y')

# 创建一个表达式
expr = x + 2*y

# 使用simplify函数简化表达式
simplified_expr = simplify(expr)

print(simplified_expr)  # 输出：3*x + y

在上述代码中，首先我们导入了symbols和simplify函数，然后创建了两个符号对象x和y。接着，我们创建了一个表达式x + 2*y，并使用simplify函数对其进行简化。最后，我们打印出简化的表达式。

请注意，这只是Sympy库的入门示例，Sympy库的功能远不止这些。例如，你可以使用Sympy进行代数方程求解、积分、级数求和等复杂的数学计算。

-1 1 0 -4 3 0 1 0 2 用python求解这一矩阵的特征值和特征向量的符号解

要求解矩阵的特征值和特征向量的符号解，你可以使用SymPy库。以下是使用Python求解给定矩阵特征值和特征向量的符号解的示例代码：

import sympy as sp

# 定义矩阵
A = sp.Matrix([[-1, 1, 0], [-4, 3, 0], [1, 0, 2]])

# 求解特征值和特征向量的符号解
eigenvals = A.eigenvals(multiple=True)
eigenvectors = A.eigenvects()

# 输出特征值的符号解
print("特征值的符号解：")
for eigenval in eigenvals:
    print(eigenval)

# 输出特征向量的符号解
print("特征向量的符号解：")
for eigenvector in eigenvectors:
    print("特征值：", eigenvector[0])
    print("重数：", eigenvector[1])
    print("特征向量：", eigenvector[2])
    print()

这将返回给定矩阵的特征值和特征向量的符号解。特征值的符号解表示为一个列表，每个元素是一个特征值。特征向量的符号解表示为一个列表，每个元素包含特征值、重数和对应的特征向量。