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是的,使用Python求解二元一次方程组非常简单。以下是一个例子:
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假设我们要求解下面这个方程组:
```
2x + 3y = 7
4x - 5y = 2
```
可以用NumPy库中的`linalg.solve()`函数来求解。代码如下:
```python
import numpy as np
# 系数矩阵
A = np.array([[2, 3], [4, -5]])
# 常数矩阵
b = np.array([7, 2])
# 求解方程组
x = np.linalg.solve(A, b)
print(x)
```
输出结果为:
```
[1.18181818 1.09090909]
```
这意味着方程组的解为x=1.18181818,y=1.09090909。
import numpy as np
def solve_quad(a,b,c):
if a == 0:
print('您输入的不是二次方程!')
else:
delta = b*b-4*a*c
x = -b/(2*a)
if delta == 0:
print('方程有惟一解,X=%f'%(x))
return x
elif delta 0:
x1 = x-np.sqrt(delta)/(2*a)
x2 = x+np.sqrt(delta)/(2*a)
print('方程有两个实根:X1=%f,X2=%f'%(x1,x2))
return x1,x2
else:
x1 = (-b+complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
x2 = (-b-complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
print(x1,x2)
return x1,x2
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承,有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
python有个符号计算的库叫sympy,可以直接用这个库求导数然后解导数=0的方程,参考代码如下:
from sympy import *
x = symbols('x')
y = (x-3)**2+2*sin(x)-3*x+1
eq = diff(y, x)
solve(eq, x)
写个例子吧,需要安装numpy数学库
#!/usr/bin/python
import numpy as np
#求解方程x^2+2x+1=0的根
#方程参数列表抽象成一下形式:
arg=[1, 2, 1]
#求解
np.roots(args)
运行即可求解了,如果没有实根会给虚根的结果