Python 使用Symphy'；s solve函数（幕后发生了什么？）

我有一个Python代码，它解决了一个3变量的线性方程

import numpy as np

from sympy import *

init_printing(use_latex='mathjax')

A = Matrix([[-2,3,-1],[2,2,3],[-4,-1,1]])

x,y,z= symbols('x,y,z')
In[12]:

X =Matrix([[x],[y],[z]])

B = Matrix([[1],[1],[1]])

solve(A*X-B)

我对这一结果感到高兴和困惑。我想了解sympy解决这个问题的步骤，以及它使用的是什么解算器

问题的第一部分是上文中的Symphy Solution是如何解决的

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第2部分：一般来说，有没有一种方法可以查看任何python程序的反汇编（为了理解它）

有两种基本方法：

读取源文件

理解它的最好方法是阅读源代码。在IPython中，您可以键入

solve？？？

，它将显示源代码以及源代码所在的文件。你也可以看看

Symphy中的求解有点复杂，因为它可以求解许多不同类型的方程。我相信在这种情况下，你要看看，它使用行减少。这将在未来的版本中被替换，该版本基本上使用相同的算法（高斯-乔丹消去法）

使用可视化调试器

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理解发生了什么的另一种方法是在可视化调试器中单步执行代码。我推荐一个调试器，它可以向您显示正在运行的函数的代码、变量列表及其值（pdb在这方面不是一个很好的调试器）。我个人更喜欢在航站楼运行的PuDB，但也有其他好的。使用调试器的优点是，您可以准确地看到正在遍历的代码路径以及每个步骤中变量的值

您可以

导入dis

，然后调用

dis.dis（solve）

，但这将为您提供，但不确定这正是您所要求的。事实上，我刚刚这样做了，

dis.dis（sympy.solve）

导致~2k行反汇编转储。当您无法访问源代码时，您还可以看看反汇编是一种解决方案，但SymPy是@soon，这部分是正确的。当（交叉）检查编译器优化级别效果时，反汇编（也）很方便。在可以通过编写内嵌汇编来加快程序速度的情况下，反汇编使实现可见。不过，我明白你的意思，我应该看看

symphy

的源代码。谢谢。@CoryKramer似乎

dis.show\u code（）

在python中可用>=3.2我正在使用2.7。

dis.dis（）

创建的反汇编转储的级别太低。我将尝试使用更高（更新）版本的python。谢谢。不要随便用dis拆开它。这太低级了，无法理解函数的算法。