如何利用python求解方程组

最新推荐文章于 2022-07-05 23:56:11 发布

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from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
print(solve([3 * x * x* x- y*y*y - 3, x* x + y*y - 1],[x, y]))

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Python线性方程组求解

Dfreedom.的博客

10-24

1万+

总结了一下线性方程组的求解原理以及在Python里的实现方法

解锁线性代数之门：用Python秒解任何线性方程组

lalalamavis的博客

03-02

2313

解锁线性代数之门：用Python秒解任何线性方程组

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python求解多元多次方程组或非线性方程组

12-22

背景：如何使用python求解多元多次方程组或者非线性方程组。原创内容，转载注明出处！请勿用于商业用途！（上篇用python拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。博文链接如下：） python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数 python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数2月1日更新博客文章总目录-邢翔瑞的技术博客目录一、多元多次方程 1.1 定义 1.2 例子二、python求解工具包三、scipy方法 3.1 使用sc

Python解方程组

A杨国璇的博客

02-23

5813

解方程的基本思想是： aa = solve([f],[x]) f是方程，x是变量，这个代码解的是关于x的方程f=0 既然可以解方程（组），就一定可以解微分方程（组）。 from sympy import * from sympy.abc import a,b,c,x,y aa=solve([x+a],[x]) 得到x的解 > 需要数值解？很简单，在某个数字后面加一个小数点就行了。 &...

用python解方程组

jayloncheng的博客

04-19

4万+

作为个人学习笔记，分享给大家看看！一，适定方程组求解1，解线性方程组example： 2x + 3y = 5 x + 3y = 3 求解代码及结果如下：解得 x=2,y=1/3.import numpy as np from numpy.linalg import solve a=np.mat([[2,3],[1,3]])#系数矩阵 b=np.mat...

Python线性方程组求解运算示例

12-26

本文实例讲述了Python线性方程组求解运算。分享给大家供大家参考，具体如下：求解线性方程组比较简单，只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了。比如我们要求以下方程的解，这是一个非齐次线性方程组： 3x...

Python求解线性方程组的运算实例

热门推荐

nejssd的博客

03-16

5万+

如何用Python求解各种复杂的方程组Python求解各种复杂的方程组线性方程组。非线性方程组。scipy求解sympy求解scipy和sympy的优缺点分析。总结 Python求解各种复杂的方程组 本文将要介绍几种方法去求解各种复杂的方程组，包括实数域和复数域的线性、非线性方程组，并对比这几种方法的优缺点。本文用到了numpy、scipy、sympy这三个科学计算包。线性方程组。线性方程组可...

python解方程组_使用python解方程组

weixin_39633976的博客

12-03

1188

知乎上有人列了个问题， a平方 + a三次方 = 392 ，之前用了凑数的办法，答案是 7 ，土办法，但最简单今天有人回帖，用编程的方案解决，心血来潮，试了一把用python(使用了python 的sympy 库)from sympy import *from sympy.abc import xaa = solve([x**2 + x**3 -392], [x])print(aa)代码很简单，就...

python 解方程_python如何解方程的三种方法

weixin_39823269的博客

12-03

3089

python求解方程组的三种方法:Numpy求解方程组x + 2y = 34x ＋ 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...

python 解方程组解析解_python 解析线性方程组

weixin_36329425的博客

12-24

1245

前面用 C 写了个库，矩阵的基本运算都包涵了， +-*/ 求逆， rref(行最简形)等，并且利用这个库实现了另外一些功能，如线性方程组求解，线性回归，线性规划(正在写，个人感觉比较难)可是使用的时候及其不便，由于文本解析问题。最近学了些python，于是发现这个用来解析文本不错，于是就写了个。只要达到系数变量分离就好办了。#!/usr/bin/env python#codi...

使用Python求解方程

qq_41854911的博客

07-05

2万+

已剪辑自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24893371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.例如我们要解一个这样的二元一次方程组：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，

使用python解方程组

jackyrongvip的专栏

08-21

773

比如，要解二元一次方程组： a+b=1 5a+b=2 可以用sympy这个库了。但使用前要先移项： eq1=a+b-1 eq2=5*a+b-2 from sympy import Symbol, solve a = Symbol('a') # 定义公式中使用的变量 b = Symbol('b') # 定义公式中使用的变量 eq1 = a + b - 1 .

【python方程求解】

vor234的博客

05-20

6806

求解代数方程组是科学和技术领域中的常见问题。相对于线性方程组，非线性方程组通常较难求解。线性方程是求解非线性问题局部近似解的重要工具。例如，考虑某个展开点附近非常小的变动，非线性系统通常可以使用展开点附近的线性西戎来近似。...

Python科学计算系列1—方程和方程组

路飞

06-29

830

如题

python求解方程组_python如何解方程组

weixin_39972019的博客

12-03

1106

解方程的基本思想是：aa = solve([f],[x])f是方程，x是变量，这个代码解的是关于x的方程f=0既然可以解方程(组)，就一定可以解微分方程(组)。from sympy import *from sympy.abc import a,b,c,x,yaa=solve([x+a],[x]) 得到x的解> 需要数值解？很简单，在某个数字后面加一个小数点就行了。> aa = sol...

利用python求解ode方程组

10-09

在Python中，我们可以利用科学计算库如`scipy.integrate`模块来求解常微分方程（ODEs）。`odeint`函数是一个常用的工具，它可以基于欧拉法、龙格-库塔法等数值积分算法对系统的一阶常微分方程组进行求解。以下是基本步骤： 1. 导入所需的库： ```python from scipy.integrate import odeint import numpy as np ``` 2. 定义系统的右端函数（描述方程的导数），通常表示为dy/dt = f(t, y)，这里y是状态变量向量，t是时间： ```python def my_ode_function(t, y): dydt = [y[1], -0.1 * y[0]] # 示例：一阶线性方程 y' = y1, y'' = -0.1*y1 return dydt ``` 3. 设置初始条件和时间范围： ```python initial_conditions = [1.0, 0.0] # y(0) 和 y'(0) time_points = np.linspace(0, 10, 100) # 时间步长 ``` 4. 调用`odeint`函数求解： ```python solution = odeint(my_ode_function, initial_conditions, time_points) ``` 5. 结果存储为二维数组，第一维是时间点，第二维是状态变量值。