NumPy 1.14 - numpy.linalg.solve()
numpy.linalg.solve

numpy.linalg.solve
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numpy.linalg.solve(a, b)
[source] -
एक रैखिक मैट्रिक्स समीकरण, या रैखिक स्केलर समीकरणों की प्रणाली को हल करें।
"सटीक" समाधान की गणना करता है, अच्छी तरह से निर्धारित की
x
, पूर्ण रैंक, रैखिक मैट्रिक्स समीकरणax = b
।पैरामीटर: a : (…, M, M) array_like
गुणांक मैट्रिक्स।
b : {(…, M,), (…, M, K)}, array_like
साधारण या "आश्रित चर" मान।
यह दिखाता है: x : {(…, M,), (…, M, K)} ndarray
सिस्टम कुल्हाड़ी = बी का समाधान। लौटा हुआ आकार
b
समान है।जन्म देती है: LinAlgError
यदि एकवचन या वर्ग नहीं है।
टिप्पणियाँ
संस्करण 1.8.0 में नया।
प्रसारण नियम लागू होते हैं, विवरण के लिए
numpy.linalg
प्रलेखन देखें।समाधान लैपैक रूटीन _gesv का उपयोग करके गणना की जाती है
चौकोर और पूर्ण-श्रेणी का होना चाहिए, अर्थात, सभी पंक्तियाँ (या, समतुल्य, कॉलम) रैखिक रूप से स्वतंत्र होनी चाहिए; यदि या तो सच नहीं है, सिस्टम / समीकरण के सबसे कम "समाधान" के लिए
lstsq
उपयोग करें।संदर्भ
[R8989] जी स्ट्रांग, रेखीय बीजगणित और इसके अनुप्रयोग , 2 एड।, ऑरलैंडो, एफएल, अकादमिक प्रेस, इंक।, 1980, स्नातकोत्तर। 22। उदाहरण
समीकरण
3 * x0 + x1 = 9
औरx0 + 2 * x1 = 8
की प्रणाली को हल करें:>>> a = np.array([[3,1], [1,2]]) >>> b = np.array([9,8]) >>> x = np.linalg.solve(a, b) >>> x array([ 2., 3.])
जाँच लें कि समाधान सही है:
>>> np.allclose(np.dot(a, x), b) True