我需要解决一组x的形式为Ax = B的联立方程。我使用了numpy.linalg.solve函数，输入了A和B，但出现错误“ LinAlgError：数组的最后2个尺寸必须为正方形”。我该如何解决？
这是我的代码：
A = matrix([[v1x, v2x], [v1y, v2y], [v1z, v2z]])
print A
B = [(p2x-p1x-nmag[0]), (p2y-p1y-nmag[1]), (p2z-p1z-nmag[2])]
print B
x = numpy.linalg.solve(A, B)
矩阵/向量的值是在代码中较早地计算出的，这很好用，但是这些值是：
A =
(-0.56666301, -0.52472909)
(0.44034147, 0.46768087)
(0.69641397, 0.71129036)
B =
(-0.38038602567630364, -24.092279373295057, 0.0)
x的形式应为（x1，x2,0）
参考方案
如果您仍然找不到答案，或者将来有人遇到这个问题。
要解决Ax = b：
numpy.linalg.solve使用LAPACK gesv。如in the documentation of LAPACK所述，gesv要求A为正方形：
LA_GESV计算方程AX = B的实数或复数线性系统的解决方案，其中A是一个正方形矩阵，而X和B是一个矩形矩阵或向量。使用行互换的高斯消除将A分解为A = PL * U，其中P是置换矩阵，L是单位下三角，U是上三角。然后使用A的因式形式来求解上述系统。
如果矩阵不是正方形，则意味着您的变量多于方程式，反之亦然。在这些情况下，您可能会遇到无解或无数个解的情况。决定解决方案空间的是与列数相比的矩阵等级。因此，您首先必须检查矩阵的等级。
就是说，您可以使用另一种方法来求解线性方程组。我建议看一下LU或QR甚至SVD等分解方法。在LAPACK中，您可以使用getrs；在Python中，您可以进行以下操作：
首先像QR一样进行因式分解，然后将结果矩阵馈给scipy.linalg.solve_triangular这样的方法
使用numpy.linalg.lstsq求解最小二乘
还可以查看here，其中提出并解决了一个简单的示例。
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