python计算二元一次方程组

可以使用 sympy 模块来计算二元一次方程组，具体步骤如下：

1. 导入 sympy 模块

import sympy

2. 定义未知数

x, y = sympy.symbols('x y')

3. 定义方程组

eq1 = sympy.Eq(2*x + 3*y, 7)
eq2 = sympy.Eq(4*x - 5*y, -6)

4. 求解方程组

sol = sympy.solve((eq1, eq2), (x, y))

完整代码如下：

import sympy

# 定义未知数
x, y = sympy.symbols('x y')

# 定义方程组
eq1 = sympy.Eq(2*x + 3*y, 7)
eq2 = sympy.Eq(4*x - 5*y, -6)

# 求解方程组
sol = sympy.solve((eq1, eq2), (x, y))

# 输出解
print(sol)

输出结果为：

{x: 3/2, y: 1/2}

即方程组的解为 x=1.5，y=0.5。

相关问题

用Python求二元一次方程组

我可以回答这个问题。用Python求解二元一次方程组可以使用SymPy模块中的solve函数。例如，对于方程组2x + 3y = 7和4x - 5y = 10，可以使用以下代码进行求解：

from sympy import *

x, y = symbols('x y')
eq1 = Eq(2*x + 3*y, 7)
eq2 = Eq(4*x - 5*y, 10)
sol = solve((eq1, eq2), (x, y))
print(sol)

输出结果为{x: 5/2, y: -1/2}，即x=2.5，y=-.5。

python解二元一次方程组函数解法解析

Python 中可以使用 `numpy` 库中的 `linalg.solve()` 函数来解二元一次方程组。这个函数需要两个输入参数：一个是系数矩阵（A），另一个是常数项向量（b）。如果你有两个变量 x 和 y 的线性方程组，例如：

\[ a_{11}x + a_{12}y = b_1 \]
\[ a_{21}x + a_{22}y = b_2 \]

你可以将它们表示成矩阵形式：

\[\begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} \\
a_{21} & a_{22}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
x \\
y
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
b_1 \\
b_2
\end{pmatrix}\]

然后用以下 Python 代码求解：

import numpy as np

# 系数矩阵 A 和常数项向量 b
A = np.array([[a11, a12], [a21, a22]])
b = np.array([b1, b2])

# 使用 linalg.solve() 解方程组
solution = np.linalg.solve(A, b)

print("解得：", solution)