from sympy import matrix
from scipy.linalg import lstsq
import numpy as np
# a = matrix([[2,3],[1,3],[1,1]])
# b = matrix([5,3,2]).t # 矩陣有行列之分
# a = np.array([[2,3],[1,3],[1,1]])
# b = np.array([5,3,2]).t # 一維陣列沒有行列之分
a = np.matrix([[2,3],[1,3],[1,1]])
b = np.matrix([5,3,2]).t # 矩陣有行列之分
x = lstsq(a, b)
print x
"""最小二乘法lstsq是在numpy中定義的，scipy中用的也是numpy的；
係數a和值b，只能是np.array或np.matrix型別, sympy.matrix型別不能作為lstsq()的輸入引數；
lstsq()返回值型別如下：
x = (array([[ 1.78571429],[ 0.42857143]]),
array([[ 0.07142857]]),
2, array([ 4.94235374, 0.75705981]))
第乙個元素：基於最小二乘法得到超定方程組的近似解 x=1.78571429,y=0.42857143.
第二個元素：殘差的總和
第三個元素：係數矩陣a的秩
第四個元素：係數矩陣a的奇異值
"""
線性方程組
給出乙個線性方程組的標準形式 a11x1 a12x 2 a1nx na21x 1 a22 x2 a2n xnan 1x1 an2x 2 annx n b1 b2 bn 1x 2y 34x 5y 6 1 2 這裡由克萊姆法則進行計算得出xy 3625 14 25 3 5 2 61 5 2 4 3 3 ...
線性方程組
若線性方程組相容，則此方程組有1個或無窮多個解 若線性方程組不相容，則該方程組無解。線性方程組所有解的集合被稱為線性方程組的解集 若線性方程組不相容，則解集為空集。若兩個含有相同變數的方程組具有相同的解集，則稱它們是等價的。有三種運算可以得到等價的方程組 交換任意兩個方程的順序 任一方程兩邊同乘乙個...
線性方程組
給出乙個線性方程組，有 n 個未知數和 m 個方程 a x 1 a x 2 a x n b 1 a x 1 a x 2 a x n b 2 a x 1 a x 2 a x n b m 對於解該線性方程組，首先構造增廣矩陣，按列分塊 a left begin a a a b a a a b a a a...