Python求非线性方程怎么做？Python如何求解非线性方程组

python这门语言除了能够来完成加减乘除这种基础的四则运算之外，对于高等数学也是有着方法能够来完成求解的。那么下面会给大家分享两个python求解非线性方程组的代码实例以及方法，对此感兴趣想要学习一下的小伙伴就一起往下看看吧。

1.第一个方法是调用第三方库scipy，它是科学计算和数据分析中经常会使用到的一个库，提供了很多与数学相关的方法来完成计算操作。而对于非线性方程组则是通过其中的optimize模块提供的方法来计算结果，详细代码示例如下：

from scipy.optimize import fsolve
def f(X):
    x = X[0]
    y = X[1]
    return [x ** 2 / 4 + y ** 2 - 1,            (x - 0.2) ** 2 - y - 3]
# 结果
X0 = [0, 0]
result = fsolve(f, X0)
print(result)

以上代码之中函数f就是一个非线性方程组，而变量X0则是求解该方程组是给定的初值。那么得到的结果也是基于该初值而计算出来的，所以当初值变化时，计算结果也会相应的产生变化。

2.而另外一种求非线性方程组解的方法则是去调用sympy库之中的solve()方法，此方法可以求出方程组的所有精确解，也就是将有意义且计算结果误差小的解全部得到，代码示例如下所示：

from sympy import symbols, Eq, solve, nsolve
x, y = symbols('x y')
eqs = [Eq(x ** 2 / 4 + y ** 2, 1),       Eq((x - 0.2) ** 2 - y, 3)]
print(solve(eqs, [x, y]))

除了以上两种方式之外，python还有很多第三方库和方法都能够用来完成非线性方程组的求解操作，它们之间的不同点就在于结果以及调用方式。

以上就是关于“Python求非线性方程怎么做？Python如何求解非线性方程组”的全部内容了，希望对你有所帮助。