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实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题，也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比：

代码：

from scipy.optimize import fsolve,leastsq
from math import sin,cos
 
def f(x):
 x0 = float(x[0])
 x1 = float(x[1])
 x2 = float(x[2])
 return [
 5*x1+3,
 4*x0*x0 - 2*sin(x1*x2),
 x1*x2-1.5
 ]
 
x0 = [1,1,1]
result = fsolve(f,x0)
 
print("===================")
print()
print("求解函数名称:",fsolve.__name__)
print("解：",result)
print("各向量值：",f(result))
#拟合函数来求解
h = leastsq(f,x0)
 
print("===================")
print()
print("求解函数名称:",leastsq.__name__)
print("解：",h[0])
print("各向量的值：",f(h[0]))

当前文章：python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解-创新互联
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