如何用Python 和牛顿法解四元一次方程组

比较弱的问一下，你确定不是

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theta22=spy.Symbol('theta22')

theta33=spy.Symbol('theta33')

theta44=spy.Symbol('theta44')

theta55=spy.Symbol('theta55')

'''

这段有问题？

多了引号？或者。。

python 解一元一次方程

def solve(eq,var='x'):

eq1 = eq.replace("=","-(")+")"

c = eval(eq1,{var:1j})

return -c.real/c.imag

solve('2*x=5', 'x')

2.5

如何循环python解一元二次方程

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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('方程有两个虚根，如下所示：')

print(x1,x2)

return x1,x2

用python如何得到一个方程的多个解

方法/步骤

用Python解数学方程，需要用到Python的一个库——SymPy库。

SymPy是符号数学的Python库，它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。

如果你的电脑上还没有安装sympy库，那就赶紧安装吧，安装命令：

pip3 install sympy

请点击输入图片描述

先来解一个简单点的方程吧。

题目： 5x + 20 = 100

先直接上代码：

from sympy import *

x = Symbol('x')

print(solve([5*x + 20 - 100], [x]))

请点击输入图片描述

再来一个复杂点的二元一次方程吧。

题目：3x + 4y =49, 8x- y = 14

代码如下：

from sympy import *

x = Symbol('x')

y = Symbol('y')

print(solve([3*x + 4*y - 49, 8*x - y - 14], [x, y]))

请点击输入图片描述

有没有发现规律呢，简单总结一下：

1）变量赋值，使用symbol函数转换；

2）将方程式移到方程的左边，使右边等于0；

3）使用solve函数解方程。

当然了，python的基础语法必须掌握，至少需要掌握python最基础的算数运算符。

+  加 ---- 两个对象相加

-  减 ----- 得到负数或是一个数减去另一个数

*  乘 ----- 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串

/  除 ----- x 除以 y

%  取模 ----- 返回除法的余数

**  幂 ----- 返回x的y次幂

log()  对数-----对数 log()

下面来个难度大点的方程。

请点击输入图片描述

代码如下：

from sympy import *

t = Symbol('t')

x = Symbol('x')

m = integrate(sin(t)/(pi-t), (t, 0, x))

print(integrate(m, (x, 0, pi)))

请点击输入图片描述

Python怎么fit一次函数？

直接代入就可以了呀

将x=2,y=0代入方程，即

0=2k+b

将x=1

,y=-6.

代入方程，即

-6=k+b

两式相减，即6=k，

k=6

代入第一个式子，即得b=-12

2.

即函数方程为

y=6x-12

将x=5代入，即

y=6*5-12=18

python求一元n次方程实数解

已知四元一次方程x1+2x2+3x3+5x4=6，列出所有可能的自然数解，并特别求出使函数

f=2x1+3x2+4x3+5x4取最大值的解。求解题的python程序代码。

当前标题：python解一次函数 一次函数的解
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