在Python中，有多种方法可以用来解方程组，具体选择哪种方法取决于方程组的类型（线性或非线性）以及你对代码复杂性和性能的需求。以下是几种常用的方法：
1. 使用NumPy库
NumPy是一个强大的科学计算库，它提供了用于求解线性方程组的函数。对于线性方程组，可以使用`numpy.linalg.solve（）`方法。
```python
import numpy as np
定义方程组的系数矩阵和右侧常数项
left_side = np.array（[[5, 4], [2, 6]]）
right_side = np.array（[35, 36]）
求解方程组
result = np.linalg.solve（left_side, right_side）
print（result） 输出： [3., 5.]
```
对于多个变量的线性方程组，方法相同。
2. 使用SciPy库
SciPy建立在NumPy之上，提供了更多高级数学算法和函数。对于非线性方程组，可以使用`scipy.optimize.fsolve（）`函数。
```python
from scipy import optimize
import math
定义非线性方程组
def f（x）:
x0, x1, x2 = x
return [
math.sin（x0） + math.cos（x1） - x2,
x02 + x12 - x22 ] 初始猜测值 x0 = [1, 1, 1] 求解方程组 result = optimize.fsolve（f, x0） print（result） ``` 3. 使用SymPy库 SymPy是一个用于符号数学的库，它可以处理符号变量、方程和不等式，并提供求解方程的功能。 ```python from sympy import symbols, Eq, solve 定义符号变量 x, y = symbols（'x y'） 定义方程组 eq1 = Eq（2*x + 3*y, 10） eq2 = Eq（x - y, 4） 求解方程组 result = solve（（eq1, eq2）, （x, y）） print（result） 输出： {x: 6, y: 2} ``` SymPy还可以用于化简代数表达式、求值等。 总结 NumPy
SciPy：适用于求解非线性方程组，功能更强大。
SymPy：适用于符号计算，可以处理更复杂的数学问题，但性能相对较低。
根据你的具体需求选择合适的库可以大大提高求解方程组的效率。