numpy.linalg.solve

利纳尔格。求解( a , b )

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

计算确定的满秩线性矩阵方程ax = b的“精确”解x。

参数：

一个(…, M, M) 类似数组

系数矩阵。

b {(…, M,), (…, M, K)}, array_like

纵坐标或“因变量”值。

返回：

x {(…, M,), (…, M, K)} ndarray

系统的解 ax=b。返回的形状与b相同。

加薪：

林算法错误

如果a是奇异的或不是平方的。

也可以看看

scipy.linalg.solve

SciPy 中的类似功能。

笔记

1.8.0 版本中的新增功能。

广播规则适用，numpy.linalg详细信息请参阅文档。

使用 LAPACK 例程计算解_gesv。

a必须是平方且满秩的，即所有行（或等效地，列）必须是线性独立的；如果其中一个不成立，则使用 lstsq系统/方程的最小二乘最佳“解”。

参考

[ 1 ]

G. Strang，线性代数及其应用，第二版，佛罗里达州奥兰多，Academic Press, Inc.，1980 年，第 17 页。 22.

例子

求解方程组和：x0 + 2 * x1 = 13 * x0 + 5 * x1 = 2

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 5]])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> x = np.linalg.solve(a, b)
>>> x
array([-1.,  1.])

检查解决方案是否正确：

>>> np.allclose(np.dot(a, x), b)
True