我想解决一组 10 个变量的线性方程。
我创建了这样的第一个数组：
A=np.random.random_integers(15, size=(10,10))
我希望等于之后的值是 0
（Ax + dy + .... + N = 0）
所以我做了这样的事情：
b=np.zeros（形状=（10））
但是当我应用线性代数函数时
打印 linalg.solve(A, b)
结果，我得到了一个包含 10 个零的数组。
[ 0. 0. 0. 0. -0. -0。-0。-0。0. 0.]
有人可以帮忙吗？？
我不明白第二行代码的含义。
虽然，有了这个：
A=np.random.random_integers(15, size=(10,10))
b=np.zeros(shape=(10))
你正在解决系统：
A * x = b
这意味着您拥有：
A[1,1] * x_1 + A[1,2] * x_2 + ... + A[1,10] * x_10 = 0
A[2,1] * x_1 + A[2,2] * x_2 + ... + A[2,10] * x_10 = 0
...
所以 x = 零向量总是一个完美的解决方案 = 你正在寻找这样的 x ，即 A x = 0，所以 x 为零。尝试
b = np.random.random_integers(15, size=(10,1))
由 linalg.solve(A,b) 产生的 x 将指定 A 中列的线性组合，以求和随机 b 向量。
在https://stackoverflow.com/questions/12910513/how-to-verify-the-results-of-a-linear-equation-system您尝试了 numpy.svd （这是奇异值分解，我认为您没有want) 和 numpy.lstsq 试图找到最小化最小二乘距离的不精确解决方案（例如，对于超定矩阵）。
我可能不明白您在寻找什么 - 请澄清指定您到底在寻找什么的行。