python中欠定方程组的求解依据
我有一个待定方程组（n 个变量的 m 个方程，m 小于 n）。 因此，如果它是可解的，那么解集就是线性空间（如果它是同质集）或仿射空间（非齐次）。
Python 中是否有一种简单的方法（可能与其他库一起）来获取这个空间 - 例如，其基础？
谢谢。
I have an underdetermined equation set (m equations of n variables, m smaller than n). As such, if it is solvable then the set of solutions are a linear space (if it is a homogenic set) or affine space (non-homogenic).
Is there an easy way in Python (possibly with other libraries) to obtain this space - for example, a basis of which?
Thanks.
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评论（2）
使用 linalg 包.scipy.org" rel="nofollow noreferrer">SciPy
Use linalg package from SciPy
就像上一张海报所说，您需要 SciPy 的 linalg，但重点关注奇异值分解 解决方案。 矩阵 U 是输出向量的基础。
Like the previous poster said, you'll want linalg from SciPy, but focus on the Singular Value Decomposition solution. The matrix U is the basis for the output vectors.