Comments 6
черт с ним, что код отредактирован так, что читать тяжело, но у меня вопрос:
«Если можно — сделай тут habraCUT! Важно, чтобы этот ^^ список люди прочитали и заинтересовались» - это кто-то не вычитал статью перед тем, как запостить?
В numpy.linalg BLAS и LAPACK по умолчанию не включены. Поэтому, чаще всего, из коробки scipy.linalg работает быстрее, чем numpy.linalg.
Официальный пакет numpy (который лежит в PyPI), собран с OpenBLAS. Если не нужна линейная алгебра для разреженных матриц (scipy.sparse), чаще всего хватает numpy.linalg.
Мне только что потребовалось решать автоматически СЛАУ. Я списал отсюда и пожалел(пока что): ручной способ сходится с онлайн калькулятором, но не сходится с таким применением solve.
Решил на данных автора проверить и вижу косяк: в середине статьи
3х_1+2х_2=12
2х_1 - 3х_2=1
И матрица соответствующая на картинке.
А вот в коде, который зачем то скопирован со всяким мусором(Вы кодите прямо в python консоли что-ли?):
А=np.array([[3,2],[2,-1]]).
То есть -1 вместо -3.
Короче, 2 и 3 не являются решением оригинального уравнения. Но если нормально написать, то с этой СЛАУ работает. Пойду теперь искать свой косяк
Способ рабочий я сходную с автором ошибку допустил в своей СЛАУ
Решаем систему линейных алгебраических уравнений с Python-пакетом scipy.linalg (не путать с numpy.linalg)