Python 实现顺序高斯消元法示例

yipeiwu_com6年前Python基础

我就废话不多说,直接上代码吧!

# coding: utf8
import numpy as np


# 设置矩阵
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("终断运算:")
   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):
 #创建矩阵存放答案 初始化为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("错误")
 print(x)
if __name__ == "__main__":
 mat_a, mat_b = getInput()
 # 合并两个矩阵
 print("原矩阵")
 print(np.hstack((mat_a, mat_b.T)))
 new_mat = SequentialGauss(np.hstack((mat_a, mat_b.T)))
 print("三角矩阵")
 print(new_mat)
 print("方程的解")
 revert(new_mat)

运行结果如下

以上这篇Python 实现顺序高斯消元法示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

用Cython加速Python到“起飞”(推荐)

用Cython加速Python到“起飞”(推荐)

事先声明,标题没有把“Python”错打成“Cython”,因为要讲的就是名为“Cython”的东西。 Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器,Cython能够将Pyt...

python pands实现execl转csv 并修改csv指定列的方法

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import numpy as np #from os im...

python3.5 cv2 获取视频特定帧生成jpg图片

python3.5 cv2 获取视频特定帧生成jpg图片

假如文件夹有大量视频文件,需求目标是想从每个视频中提取一帧作为视频的一个封面图片,本文利用opencv-python模块实现需求。结合自己的工作,做一下简单的记录,原本想生成可传参数的e...

python迭代dict的key和value的方法

迭代dict的key和value 我们了解了如何迭代 dict 的key和value,那么,在一个 for 循环中,能否同时迭代 key和value?答案是肯定的。 首先,我们看看 di...

python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例

python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例

对于一般的图像提取轮廓,介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分。...