三元一次方程式の計算は誰にでもなじみ深いものですが, プログラミング言語で方程式を解くのは少し賢いに違いありません. 人々は少し混乱しています. 今日は, pythonを使って方程式を実現する方法を紹介します. 解のセット;
これ用紙は主に次の 2 つの部分に分けられます。
- 問題解決
- 計算のチェック
- レビュー
問題解決
トピック 1
コード
import numpy as np
para_1 = [[3, 0, 4], [2, 3, 1], [5, -9, 7]]
result_1 = [7, 9, 8]
# 新建矩阵
A = np.mat(para_1)
print(A)
# 常数矩阵
b = np.array(result_1)
print(b)
# 求解
dt = np.linalg.solve(A, b)
print("计算结果： ", dt)
print("===="*30)
print(dt[0])
print(dt[1])
print(dt[2])
結果
[[ 3 0 4]
[ 2 3 1]
[ 5 -9 7]]
[7 9 8]
計算結果: [ 5. 0.33333333 -2. ]
================ = ================================================ === ================
5.0000000000000002
0.33333333333333265
-2.000000000000002
手計算結果
トピック 2
コード
import numpy as np
para_2 = [[1, -1, 1], [4, 2, 1], [25, 5, 1]]
result_2 = [0, 3, 60]
# 新建矩阵
A = np.mat(para_2)
print(A)
# 常数矩阵
b = np.array(result_2)
print(b)
# 求解
dt = np.linalg.solve(A, b)
print("计算结果： ", dt)
print("===="*30)
print(dt[0])
print(dt[1])
print(dt[2])
結果
[[ 1 -1 1]
[ 4 2 1]
[25 5 1]]
[ 0 3 60]
計算結果: [ 3. -2. -5.]
============== ================================================== == ================
3.0
-1.9999999999999996
-5.000000000000001
手計算結果
計算のチェック
np.dot() メソッドの助けを借りて計算を確認します;
2 つのトピックについてそれぞれ計算を確認します;
トピック 1
import numpy as np
# 新建矩阵
A = np.mat(para_1)
print(A)
# 常数矩阵
b = np.array(result_1)
print(b)
# 求解
dt = np.linalg.solve(A, b)
print(dt)
# 验算
print(np.dot(A, dt))
[[ 3 0 4]
[ 2 3 1]
[ 5 -9 7]]
[7 9 8]
[ 5. 0.33333333 -2. ]
[[7. 9.8.]]
トピック 2
import numpy as np
# 新建矩阵
A = np.mat(para_2)
print(A)
# 常数矩阵
b = np.array(result_2)
print(b)
# 求解
dt = np.linalg.solve(A, b)
print(dt)
# 验算
print(np.dot(A, dt))
結果
[[ 1 -1 1]
[ 4 2 1]
[25 5 1]]
[ 0 3 60]
[ 3. -2. -5.]
[[-8.8817842e-16 3.0000000e+00 6.0000000e+01]]
レビュー
これら 2 つの問題のコードはほぼ同じです. 違いは、与えられたパラメーターが異なることです. 計算とチェックの 2 つの部分で、結果が正しいことが証明されています. 計算速度はまだ可能です.計算しやすい方程式は、コンピュータを覚えることで計算できます.これで今日の方法は終わりです.興味がある場合は、コードを数回入力してプロセスに慣れることができます.