k(x-x0) + t(y-y0) + z = z0，由三个点（x,y,z）求出k,t系数的python函数

这是一个线性方程组的问题，其中我们有三个变量 (k, t, z)，通过给定的三个点 (x0, y0, z0), (x1, y1, z1), 和 (x2, y2, z2)，我们可以建立如下的矩阵形式：

\[ \begin{bmatrix}
(x_1 - y_0) \\
(x_3 - x_0) & (y_3 - y_0)
\end{bmatrix} \cdot
\begin{bmatrix}
k \\
t
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
z_1 - z_0 \\
z_2 - z_0 \\
z_3 - z_0
\end{bmatrix} \]

要解决这个问题，可以使用Python中的numpy库来构建矩阵并求解。以下是一个简单的函数，它接受一个二维列表表示的点集合，并返回k和t的系数：

import numpy as np

def solve_line_coefficients(points):
    # 点集应该是一个形状为(3, 3)的二维列表，每行代表一个点的坐标差分
    A = np.array([[p[0] - points[0][0], p[1] - points[0][1]] for p in points])
    
    # 目标向量
    b = np.array([p[2] - points[0][2] for p in points])
    
    # 解线性方程组
    coefficients = np.linalg.solve(A, b)
    return coefficients

# 使用示例
points = [[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3]]
k, t = solve_line_coefficients(points)