python解复杂方程_Python 解方程的三种方法

# 首发于我的博客 The North.

新年第一篇，搞起.

这回写一个好久之前想做，一直搁着没做的东西—— Python 解方程（其实是放假回家，趁着家里电脑重装 LOL 的时间过来写一篇）. 咱这回用三种不同的方法，来应对平常碰到的简单方程.

Numpy 求解线性方程组

例如我们要解一个这样的二元一次方程组：

x + 2y = 3

4x ＋ 5y = 6

当然我们可以手动写出解析解，然后写一个函数来求解，这实际上只是用 Python 来单纯做“数值计算”. 但实际上，numpy.linalg.solve 可以直接求解线性方程组.

一般地，我们设解线性方程组形如 Ax=b，其中 A 是系数矩阵，b 是一维(n 维也可以，这个下面会提到)，x 是未知变量. 再拿上面地最简单的二元一次方程组为例，我们用 numpy.linalg.solve 可以这样写：

In [1]: import numpy as np

...: A = np.mat('1,2; 4,5') # 构造系数矩阵 A

...: b = np.mat('3,6').T # 构造转置矩阵 b （这里必须为列向量）

...: r = np.linalg.solve(A,b) # 调用 solve 函数求解

...: print r

...:

Out[1]: [[-1.]

[ 2.]]

那么前面提到的“ n 维”情形是什么呢？实际上就是同时求解多组形式相同的二元一次方程组，例如我们想同时求解这样两组：

x +