我正在寻找一种在 Python 3.2 中转换方程的通用方法。我最近才开始使用它，并偶然发现了我以前的一些 MATLAB 作业。我可以在 MATLAB 中计算这个值，但 pylab 对我来说仍然有点神秘。
因此，我有一个方程文本文件，我正在尝试将其转换为 A x = b 的相同形式，然后在 PYLAB 中解决一些与它们相关的线性代数问题。
文本文件“equations.txt”包含以下格式的线性方程组:
-38 y1 + 35 y2 + 31 y3 = -3047
11 y1 + -13 y2 + -34 y3 = 784
34 y1 + -21 y2 + 19 y3 = 2949
等等
该文件包含四组方程的方程，每组都有不同数量的变量。每组方程都具有所示的精确形式(上面的 3 个示例)，每组方程之间有一个空行。
我想编写一个程序来读取文件中的所有方程组，将方程组转换为矩阵方程A x = b，并求解向量x。
我的方法非常“MATLABy”，这是一个问题，因为我希望能够编写一个程序来求解所有变量。
我尝试将单个方程作为文本行读取，去掉末尾的回车符，并在 = 符号处分割线，因为我们知道分割中的第二个元素是等式的右边，进入向量b。
分割中的第一个元素是您必须获取 A 矩阵中的系数的部分。如果你在空白' '处分割它，你会得到一个像
['-38', 'y1', '+', '35', 'y2', '+', '31', 'y3']
现在请注意，您可以提取每个第三个元素并获取进入矩阵A的系数。
部分答案是:
y1 = 90; c2 = 28; x4 = 41; z100 = 59
我试图操纵它们来给出第一个方程组的解 y1, ..., y3 的条目总和，即解条目的总和第二个方程组的 c1, ..., c6，第三个方程组的解 x1, ..., x13 的项之和，以及第四个方程组的解 z1, ..., z100 项的总和。
就像我说的 - 我可以在 MATLAB 中执行此操作，但不能在 Python 中执行此操作，因此我可能以错误的方式实现此目的，但这就是我到目前为止所拥有的:
import pylab
f = open('equations.txt', 'r')
L=f.readlines()
list_final = []
for line in L:
line_l = line.rstrip()
list_l = line_l.split(";")
list_l = filter(None, list_l)
for expression in list_l:
并以
结尾f.close()
这只是我尝试将方程格式化为看起来相同的尝试。我意识到这不是很多，但我真的希望有人能开始我的工作，因为尽管我了解一些 Python，但我通常不会将它用于数学，因为我有 MATLAB。
我认为这对于我们许多拥有 MATLAB 经验但没有 pylab 经验的人来说可能很有用。 你会如何解决这个问题？谢谢!
最佳答案
对于您的示例格式，通过numpy.loadtxt()处理它非常容易:
import numpy as np
data = np.loadtxt("equations.txt", dtype=str)[:, ::3].astype(np.float)
a = data[:, :-1]
b = data[:, -1]
x = np.linalg.solve(a, b)
步骤是:
关于numpy - 将方程的 txt 文件格式化为相同格式，然后在 Python 中操作它们以进行线性代数计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15983553/