NumPy vs SymPy Row 操作不同？

Question

我这辈子都无法理解为什么使用 NumPy 进行的行运算显然会导致错误的答案。正确答案在 SymPy 矩阵中。谁能告诉我为什么 NumPy 无法执行正确的计算？我要疯了。谢谢！

# simplex tableau
import numpy as np
import sympy as sp

#NumPy
simplex = np.array([[2,4,3,1,0,0,0, 400], 
                    [4,1,1,0,1,0,0, 200], 
                    [7,4,4,0,0,1,0, 800], 
                    [-3,-4,-2,0,0,0,1, 0]])
simplex[1,:] = simplex[1,:] - (1/4)*simplex[0,:]
print(simplex)

#SymPy
simplex = sp.Matrix([[2,4,3,1,0,0,0, 400], 
                     [4,1,1,0,1,0,0, 200], 
                     [7,4,4,0,0,1,0, 800], 
                     [-3,-4,-2,0,0,0,1, 0]])
simplex[1,:] = simplex[1,:] - (1/4)*simplex[0,:]
simplex

麻木：

[[  2   4   3   1   0   0   0 400]
 [  3   0   0   0   1   0   0 100]
 [  7   4   4   0   0   1   0 800]
 [ -3  -4  -2   0   0   0   1   0]]

同情：

Matrix([
[  2,  4,    3,     1, 0, 0, 0,   400],
[3.5,  0, 0.25, -0.25, 1, 0, 0, 100.0],
[  7,  4,    4,     0, 0, 1, 0,   800],
[ -3, -4,   -2,     0, 0, 0, 1,     0]])

Answer 1

您的 NumPy 数组具有整数数据类型。它实际上不能容纳浮点数。给它一个浮点数据类型：

simplex = np.array(..., dtype=float)

NumPy vs SymPy Row 操作不同？

NumPy vs SymPy Row operations different?

python

numpy

linear-programming

sympy

simplex