我想为此获得至少一个解决方案：
row_sum（Y）= x.t + row_sum（B）
Y和B是矩阵（n，m），x是矢量（n）。 我知道B，我知道row_sum（Y）但不知道x。 我想得到Y和x一些t值。 Y随t线性变化，但x是常数向量。
如何创建一个方程式，在Y和B上用行的总和得到x和Y的相同时间？
答案 0 :(得分：3)
要获取矩阵中每行的总和，请将其乘以所有1的列向量。通常，如果Z是矩阵，那么
Z * ones(Z.shape[1], 1)
返回这样的金额。
以下是使用您示例的符号进行此类操作的完整示例。
from sympy import *
t = symbols('t')
Y = Matrix([[1+4*t, 2-t], [3-5*t, 4+t]])
x = symarray('x', (2,))
B = Matrix([[5, 4], [3, 2]])
solve(Y*ones(2, 1) - x*t - B*ones(2, 1))
输出为[{x_0: -3*x_1 - 9, t: 2/(x_1 + 4)}]。答案并不是唯一的，因为只有2个方程有三个未知数t，x_0，x_1。