import numpy as np

 np.set_printoptions(precision=5)

 A = np.array([[31., -13., 0., 0., 0., -10., 0., 0., 0., -15.],  # 定义待求解方程组的增广矩阵

              [-13., 35., -9., 0., -11., 0., 0., 0., 0., 27.],

              [0., -9., 31., -10., 0., 0., 0., 0., 0., -23.],

              [0., 0., -10., 79., -30., 0., 0., 0., -9., 0.],

              [0., 0., 0., -30., 57., -7., 0., -5., 0., -20.],

              [0., 0., 0., 0., -7., 47., -30., 0., 0., 12.],

              [0., 0., 0., 0., 0., -30., 41., 0., 0., -7.],

              [0., 0., 0., 0., -5., 0., 0., 27., -2., 7.],

              [0., 0., 0., -9., 0., 0., 0., -2., 29., 10.]])

 [M, N] = np.shape(A)  # 得到系数矩阵的大小

 x = np.array([0.] * M)  # 初始化解向量,全0

 for j in range(0, M):  # 列主元Gauss消去

     max = A[j][j]

     max_i = j

     for i in range(j, M):  # 寻找主元

         if abs(A[i][j]) > max:

             max = abs(A[i][j])

             max_i = i

     temp_row = np.array(A[j])  # 交换

     A[j] = A[max_i]

     A[max_i] = temp_row

     for i in range(j + 1, M):  # 消去

         A[i] = A[i] - A[i][j] / A[j][j] * A[j]

 print("经列主元Gauss消去法得到的三角方程组的增广矩阵为：")

 print(A)

 for j in range(M - 1, -1, -1):  # 解三角方程组

     x[j] = (A[j][N - 1] - np.sum(A[j][0:M] * x)) / A[j][j]

 print("求解结果为：")

 print("x=", end="")

 print(x)