本文介绍了如何在python中求解多元线性方程式?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有10,000个变量.对于其中的100个,我确实知道确切的值.
I have 10,000 variables. for 100 of them, I do know the exact value.
其他人的给出方式如下:
others are given like:
a = 0.x_1 * b + 0.y_2 * c+ 0.z_1 * d + (1 - 0.x_1 - 0.y_1 - 0.z_1) * a
b = 0.x_2 * c + 0.y_2 * d+ 0.z_2 * e + (1 - 0.x_2 - 0.y_2 - 0.z_2) * b
...
q = 0.x_10000 * p + 0.y_10000 * r+ 0.z_10000 * s + (1 - 0.x_10000 - 0.y_10000 - 0.z_10000) * q
是的,我知道确切值0.x_n,0.y_n,0.z_n ...(以0为前缀的意思是它小于1而大于0)
yes I know exact value of 0.x_n, 0.y_n, 0.z_n ... (the point of having 0. as a prefix means it is less than 1 while bigger than 0)
如何在python中解决此问题?如果您能为我提供一些示例,例如带有这样的简单方程式,我将不胜感激:
How can I solve this in python? I'd really appreciate if you can provide me some example, with simple equations like this :
x - y + 2z = 5
y - z = -1
z = 3
推荐答案
(使用 numpy )如果我们重写线性方程组
(Using numpy) If we rewrite the system of linear equations
x - y + 2z = 5
y - z = -1
z = 3
作为矩阵方程
A x = b
与
A = np.array([[ 1, -1, 2],
[ 0, 1, -1],
[ 0, 0, 1]])
和
b = np.array([5, -1, 3])
然后可以使用np.linalg.solve
找到x
:
import numpy as np
A = np.array([(1, -1, 2), (0, 1, -1), (0, 0, 1)])
b = np.array([5, -1, 3])
x = np.linalg.solve(A, b)
收益
print(x)
# [ 1. 2. 3.]
我们可以检查A x = b
:
print(np.dot(A,x))
# [ 5. -1. 3.]
assert np.allclose(np.dot(A,x), b)
这篇关于如何在python中求解多元线性方程式?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!