python已知矩阵A，B。XA=B,求X

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来求解矩阵方程 XA=B 中的未知矩阵 X。具体方法可以使用 linalg.solve 函数，即

import numpy as np

# 已知矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 求解未知矩阵 X
X = np.linalg.solve(A, B)

print(X)

输出结果为：

[[-4.   -3.  ]
 [ 4.5   4.25]]

其中，矩阵 X 就是未知矩阵，它的值为 [[-4. -3.], [4.5 4.25]]。需要注意的是，矩阵 A 必须是一个可逆矩阵，否则无法使用 linalg.solve 函数求解。

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python已知矩阵AX=B且A不可逆，求X

如果矩阵 A 不可逆，则无法使用 linalg.solve 函数求解矩阵方程 XA=B。此时，可以使用伪逆矩阵来求解未知矩阵 X。

具体方法如下：

import numpy as np

# 已知矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [2, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 求解未知矩阵 X
pinv_A = np.linalg.pinv(A)
X = np.dot(pinv_A, B)

print(X)

输出结果为：

[[1. ]
 [1.5]]

其中，矩阵 X 就是未知矩阵，它的值为 [[1.], [1.5]]。需要注意的是，伪逆矩阵的计算使用了矩阵分解技术，因此计算时间可能比较耗费资源。