Fsolve在Scipy似乎是这个合适的人选，我只是需要帮助传递方程动态。 我感谢提前任何想法。
通过动态我的意思是一些公式从一个运行的不同而不同，例如一个情况下，我有：
alpha*x + (1-alpha)*x*y - y = 0
beta*x + (1- beta)*x*z - z = 0
A*x + B*y + C*z = D
而另一种情况，我有：
alpha*x + (1-alpha)*x*y - y = 0
beta*x + (1- beta)*x*z - z = 0
gama*x + (1 -gama)*x*w - w =0
A*x + B*y + C*z + D*w = E
alpha ， beta ， A ， B ， C ， D和E都是常数。 x ， y ， z ， w是变量。
我没有用Fsolve自己，但按照它的文档需要一个可调用的函数。 像这样的东西处理与数目不详的变量多种功能。 请记住，在ARGS必须正确这里订购，但在每一个功能简单地接受一个列表。
def f1(argList):
x = argList[0]
return x**2
def f2(argList):
x = argList[0]
y = argList[1]
return (x+y)**2
def f3(argList):
x = argList[0]
return x/3
fs = [f1,f2,f3]
args = [3,5]
for f in fs:
print f(args)
对于Fsolve，你可以尝试这样的事情（未经测试）：
def func1(argList, constList):
x = argList[0]
y = argList[1]
alpha = constList[0]
return alpha*x + (1-alpha)*x*y - y
def func2(argList, constList):
x = argList[0]
y = argList[1]
z = argList[2]
beta = constList[1]
return beta*x + (1- beta)*x*z - z
def func3(argList, constList):
x = argList[0]
w = argList[1] ## or, if you want to pass the exact same list to each function, make w argList[4]
gamma = constList[2]
return gama*x + (1 -gama)*x*w - w
def func4(argList, constList):
return A*x + B*y + C*z + D*w -E ## note that I moved E to the left hand side
functions = []
functions.append((func1, argList1, constList1, args01))
# args here can be tailored to fit your function structure
# Just make sure to align it with the way you call your function:
# args = [argList, constLit]
# args0 can be null.
functions.append((func1, argList2, constList2, args02))
functions.append((func1, argList3, constList3, args03))
functions.append((func1, argList4, constList4, args04))
for func,argList, constList, args0 in functions: ## argList is the (Vector) variable you're solving for.
Fsolve(func = func, x0 = ..., args = constList, ...)
