步驟如下：
（1）m = int(input(" please input m: "))
n = int(input(" please input n: "))
if m < n:
m, n = n, m
因為題目沒有要求m和n的具體值，只要求m的值大於n的值，所以通過使用者互動來確定m和n的值。
（2）a = np.matrix(np.random.rand(m, n))
b = np.matrix(np.random.rand(m, 1))
因為題目沒有要求矩陣a和b的分布，所以使用隨機數中的均勻分布。
（3）x, residuals, rank, s = scipy.linalg.lstsq(a, b)
norm = scipy.linalg.norm(b - np.dot(a, x), ord = 2)
分別使用 scipy.linalg 中的 lstsq 和 norm 計算最小二乘和殘差。
（4）print("\n x is \n", x)
print("\n norm is ", norm）
輸出結果。
執行樣例如下：
完整**如下：
步驟如下：
（1） def fun(x):
return(-(math.sin(x-2)**2)*math.exp(-(x**2)))
定義函式
（2） fval = -scipy.optimize.brute(fun, ((-10, 10, 0.1),),full_output=true)[1]
因為我沒找到使用scipy.optimize.brute求最大值的方法，所以退而求其次先將函式反過來求最小值，在將最小值取反就是最大值。
（3）print("\n the maximum is : ", fval)
輸出結果
執行樣例如下：
完整**如下：
步驟如下：
（1）n = int(input(" please input the row of matrix: "))
m = int(input(" please input the column of matrix: "))
通過使用者互動確定矩陣的行和列
（2）x = np.matrix(np.random.rand(n, m))
用均勻分布的隨機數生成n行m列的矩陣
（3）print("\n the matrix x is: \n", x)
輸入矩陣x
（4）print("\n the pairwise distances between every two rows are: \n", scipy.spatial.distance.cdist(x, x, "euclidean"))
scipy.spatial.distance.cdist(xa, xb, metric='euclidean', p=none, v=none, vi=none, w=none)，該函式用於計算兩個輸入集合的距離，通過metric引數指定計算距離的不同方式得到不同的距離度量值，其中的metric='euclidean'引數指定了歐式距離，也就是我們平常說的距離。
執行樣例如下：
完整**如下：
# exercise 10.3
import numpy as np
import scipy.spatial.distance
n = int(input(" please input the row of matrix: "))
m = int(input(" please input the column of matrix: "))
x = np.matrix(np.random.rand(n, m))
print("\n the matrix x is: \n", x)
print("\n the pairwise distances between every two rows are: \n", scipy.spatial.distance.cdist(x, x, "euclidean"))
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