如果使用Python怎么解决这个问题？

在Python中，你可以使用NumPy库来进行数值计算，包括解方程以及计算卡方检验。首先，你需要导入必要的库并定义一个函数来解上述方程组。然后，你可以遍历p的可能值（通常从0到1之间，步长非常小），检查每个p值对应的花色比例是否匹配，并计算卡方统计量。以下是简单的步骤示例：

import numpy as np

# 给定的观察值
observed_colors = {'红': 24, '白': 36, '粉': 60}

# 计算理论期望值，基于p和1-p
def expected_counts(p):
    total = sum(observed_colors.values())
    red = p**2 * total
    white = (1 - p)**2 * total
    pink = 2 * p * (1 - p) * total
    return {'红': red, '白': white, '粉': pink}

# 卡方检验计算
def chi_squared_test(p_values):
    observed_counts = {color: value for color, value in observed_colors.items()}
    expected_counts_list = [expected_counts(value) for value in p_values]
    chi_squares = [(obs - exp) ** 2 / exp for obs, exp in zip(*[iter(expected_counts_list)]*2)]
    df = len(p_values) - 1  # 自由度
    critical_value = stats.chi2.ppf(0.95, df)  # 获取95%置信水平下的临界值
    return np.sum(chi_squares), critical_value

# 遍历可能的p值范围，例如0.01到0.99，步长为0.01
p_values = np.arange(0.01, 0.99, 0.01)
chi_square_stats, critical_value = chi_squared_test(p_values)

# 判断是否拒绝原假设（数据不符合理论）
if chi_square_stats > critical_value:
    print("数据与遗传学理论在0.05水平下不符")
else:
    print("数据与遗传学理论在0.05水平下基本一致")

运行此代码后，你会得到一个卡方统计量及其临界值，如果统计量大于临界值，那么就拒绝原假设，说明数据与遗传学理论不一致。