利用sympy高效求解包含kx₁+b和kx₂项的复杂符号方程组
本文介绍如何使用SymPy库高效求解包含kx₁+b和kx₂项的复杂符号方程组。 问题在于如何正确地将kx₁+b和kx₂代入包含y₁和y₂的方程组中。 直接使用SymPy的Function类并不适用，因为Function类表示的是未定义的函数。 正确的做法是先定义y₁和y₂为包含符号变量k, b, x₁, x₂的表达式，然后使用subs()方法进行替换。
以下是一个改进后的代码示例：
import sympy as sym
# 定义符号变量
k, b, x1, x2, m, n, t = sym.symbols('k b x1 x2 m n t')
# 定义y1和y2表达式
y1 = k*x1 + b
y2 = k*x2
# 将m和n代入y1和y2，构建方程
eq1 = y1.subs({x1: m}) + m - y2.subs({x2: n})
eq2 = y2.subs({x2: t}) + t
# 为了求解k和b，需要补充方程来定义y1和y2与k,b,x1,x2的关系
eq3 = y1 - k*x1 - b
eq4 = y2 - k*x2
# 求解方程组
sol = sym.solve([eq1, eq2, eq3, eq4], [k, b])
# 打印k和b的解
print(f"k = {sol.get(k, '无法求解')}") # 使用get方法处理可能无法求解的情况
print(f"b = {sol.get(b, '无法求解')}")
此代码首先定义所有必要的符号变量，然后直接将y₁和y₂定义为表达式。 subs()方法用于将m和n代入y₁和y₂中，从而构建方程eq1和eq2。 关键在于添加了eq3和eq4，明确定义了y₁和y₂与k, b, x₁, x₂之间的关系。 最后，使用sym.solve()求解方程组，并使用sol.get()方法安全地获取解，避免因方程组无解而引发KeyError异常。 这种方法避免了使用Function类，更直接有效地解决了问题。
