使用Python怎么實現一個順序高斯消元法?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
# coding: utf8
import numpy as np
# 設置矩陣
def getInput():
matrix_a = np.mat([[2, 3, 11, 5],
[1, 1, 5, 2],
[2, 1, 3, 2],
[1, 1, 3, 4]],dtype=float)
matrix_b = np.mat([2,1,-3,-3])
#答案:-2 0 1 1
return matrix_a, matrix_b
def SequentialGauss(mat_a):
for i in range(0, (mat_a.shape[0])-1):
if mat_a[i, i] == 0:
print("終斷運算:")
print(mat_a)
break
else:
for j in range(i+1, mat_a.shape[0]):
mat_a[j:j+1 , :] = mat_a[j:j+1,:] - \
(mat_a[j,i]/mat_a[i,i])*mat_a[i, :]
return mat_a
def revert(new_mat):
#創建矩陣存放答案 初始化為0
x = np.mat(np.zeros(new_mat.shape[0], dtype=float))
number = x.shape[1]-1
# print(number)
b = number+1
x[0,number] = new_mat[number,b]/new_mat[number, number]
for i in range(number-1,-1,-1):
try:
x[0,i] = (new_mat[i,b]-np.sum(np.multiply(new_mat[i,i+1:b],x[0,i+1:b])))/(new_mat[i,i])
except:print("錯誤")
print(x)
if __name__ == "__main__":
mat_a, mat_b = getInput()
# 合并兩個矩陣
print("原矩陣")
print(np.hstack((mat_a, mat_b.T)))
new_mat = SequentialGauss(np.hstack((mat_a, mat_b.T)))
print("三角矩陣")
print(new_mat)
print("方程的解")
revert(new_mat)運行結果如下

看完上述內容是否對您有幫助呢?如果還想對相關知識有進一步的了解或閱讀更多相關文章,請關注億速云行業資訊頻道,感謝您對億速云的支持。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。