矩阵ax=b 求解 numpy、scipy、tensorflow 三种方法

ax=b 求解 三种方法

import tensorflow.compat.v1 as tf
import numpy as np
import scipy

A = np.array([
    [1, 4, 7],
    [5, 2, 8],
    [9, 6, 3]
])

b = np.array([21, 24, 39])

numpy 方法：

print(np.linalg.solve(A, b))

scipy 方法：

print(scipy.linalg.solve(A, b))

tensorflow 方法

with tf.Session() as sess:
    A = tf.constant(A, dtype='float64')
    b = tf.constant(b.reshape(-1, 1), dtype='float64') 
    x = tf.matrix_solve(A, b)
    # print('A:', sess.run(A))
    # print('b:', sess.run(b))
    print(sess.run(x))
    # 验算
    b_ = tf.matmul(A, x)
    # print('b_:', sess.run(b_))