任务描述

本关任务：编写一个能求解线性方程的函数。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

1. 如何使用numpy进行矩阵运算
2. 点积和matmul的区别。

numpy的线性代数

线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分，一般我们使用*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。因此numpy提供了线性代数函数库linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能。

常用的numpy.linalg函数：

常用函数

dot()：该函数返回俩个数组的点积。对于二维向量，效果等于矩阵乘法；对于一维数组，它是向量的内积；对于N维数组，它是a的最后一个轴上的和与b的倒数第二个轴的乘积。

python">a=np.array([[1,2],[3,4]])

a1=np.array([[5,6],[7,8]])

np.dot(a,a1)  
'''  
输出：array([[19, 22],  
       [43, 50]])  
'''  

det()：该函数用于计算输入矩阵的行列式。

python">a = np.array([[14, 1], [6, 2]])

a=linalg.det(a)

print(a)  
'''  
输出：21.999999999999996  
'''  

inv()：该函数用于计算方阵的逆矩阵。逆矩阵的定义维如果两个方阵A、B，使得AB = BA = E，则A称为可逆矩阵，B为A的逆矩阵，E为单位矩阵。

python"> a=np.array([[1,2],[3,4]])
 
 b=linalg.inv(a)
 
 print(np.dot(a,b))  
'''  
输出：array([[1.0000000e+00, 0.0000000e+00],  
       [8.8817842e-16, 1.0000000e+00]])  
'''  

solve()：该函数用于计算线性方程的解。
假设有如下方程组：3x+2y=7 x+4y=14；

写成矩阵的形式：[[3,2][1,4]]*[[x],[y]]=[[7],[14]]；

解如上方程组代码如下：

python"> a=np.array([[3,2], [1,4]])
 
 b=np.array([[7],[14]])
 
 linalg.solve(a,b)  
'''  
 输出:array([[0. ],  
       [3.5]])  
 最后解出x=0，y=3.5  
'''  

matmul()：函数返回两个数组的矩阵乘积。如果参数中有一维数组，则通过在其维度上附加1来提升为矩阵，并在乘法之后去除。

python">a=[[3,4],[5,6]]

b=[[7,8],[9,10]]

np.matmul(a,b)  
'''  
输出：array([[ 57,  64],  
       [ 89, 100]])  
'''
b=[7,8]

np.matmul(a,b)  
'''  
输出：array([53, 83])  
'''  

svd()：奇异值分解是一种矩阵分解的方法，该函数用来求解SVD。

python">a=[[0,1],[1,1],[1,0]]

linalg.svd(a)

'''  
输出:(array([[-4.08248290e-01,  7.07106781e-01,  5.77350269e-01],  
       [-8.16496581e-01,  2.64811510e-17, -5.77350269e-01],  
       [-4.08248290e-01, -7.07106781e-01,  5.77350269e-01]]), array([1.73205081, 1.        ]), array([[-0.70710678, -0.70710678],  
       [-0.70710678,  0.70710678]]))  
'''  

编程要求
请在右侧编辑器Begin-End处补充代码，计算性别为男的线性方程解，前两个数为方程左边，最后一个数为方程右边。

• 具体要求请参见后续测试样例。

请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。

测试输入：

[[“男”,2,4,40],[“女”,8,3,17],[“男”,8,6,24]]

预期输出：

python">[[-7.2]  
 [13.6]]  

提示：测试数据的方程为2x+4y=40，8x+6y=24。*

python">from numpy import linalg
import numpy as np
def student(input_data):
    '''
    将输入数据筛选性别为男，再进行线性方程求解
    :param input_data:类型为`list`的输入数据
    :return:类型为`ndarray`
    '''
    result=[]
    # ********* Begin *********#
    a = np.array(input_data)
    x=[]
    y=[]
    for i in a:
        if i[0]=="男":
            x.append([int(i[1]),int(i[2])])
            y.append([int(i[-1])])
    if x==[]and y==[]:#若循环内未能检测到"男",则在此判断句中将result返回[]
        return result
    x=np.array(x)
    y=np.array(y)
    result = linalg.solve(x,y)

    # ********* End *********#
    return result