numpy.linalg.solve()numpy1.13官方教程

numpy.linalg.solve()是NumPy中的线性代数模块中一个非常重要的函数，它用于求解线性方程组的解。线性方程组是一组形如Ax=b的方程，其中A是一个已知的矩阵，b是一个已知的向量，而x就是我们需要求解的未知向量。numpy.linalg.solve()函数可以帮助我们求解这个方程组。

函数的语法如下：

```python

numpy.linalg.solve(a

b)

```

其中，a是一个二维数组，可以是方阵也可以是矩阵，代表线性方程组的系数矩阵A；b是一个一维或二维数组，代表等号右边的向量b。函数的返回值是一个一维或二维数组，代表方程组的解x。

如果方程组的解不存在或者不*，那么函数会抛出LinAlgError异常。因此，使用该函数求解线性方程组前，*先判断方程组是否有解。

下面我们来看一个例子：

```python

import numpy as np

A = np.array([[2

1]

[1

1]])

b = np.array([1

2])

x = np.linalg.solve(A

b)

print(x)

```

在这个例子中，我们定义了一个2x2的系数矩阵A和一个长度为2的向量b，然后使用numpy.linalg.solve()函数求解方程组Ax=b的解x。运行代码后会输出解x的值。

需要注意的是，使用numpy.linalg.solve()函数求解线性方程组时，矩阵A必须是非奇异的（即行列式不为0），否则我们会得到一个奇异矩阵的错误。

除了求解线性方程组外，numpy.linalg.solve()函数还可以用于求解线性最小二乘问题、计算矩阵的逆、计算行列式等。因此，这个函数在科学计算和工程领域中有着广泛的应用。

总的来说，numpy.linalg.solve()是NumPy中一个非常有用的函数，它可以帮助我们求解线性方程组的解，进而帮助我们解决各种实际问题。在使用该函数时，我们需要注意矩阵的性质，以保证得到正确的解。如果你需要解决线性方程组的问题，不妨尝试使用numpy.linalg.solve()函数来简化计算过程。