在Python中，计算方程组通常有以下几种方法：
Numpy
使用`numpy.linalg.solve`函数可以求解线性方程组。例如，对于方程组`x + 2y = 3`和`4x + 5y = 6`，可以这样计算：
```python
import numpy as np
A = np.array（[[1, 2], [4, 5]]）
b = np.array（[3, 6]）
x = np.linalg.solve（A, b）
print（x） 输出结果：[1. -1.]
SympySymPy是一个强大的符号数学库，可以处理符号计算，包括方程求解。例如，对于方程组`x + y - 3 = 0`和`2x + 3y - 12 = 0`，可以这样计算：```pythonfrom sympy import symbols, Eq, solve
x, y = symbols（'x y'）
eq1 = Eq（x + y - 3, 0）
eq2 = Eq（2*x + 3*y - 12, 0）
solution = solve（（eq1, eq2）, （x, y））
print（solution） 输出结果：[{x: 3, y: 0}]
Scipy
Scipy库中的`scipy.linalg.solve`函数也可以用来求解线性方程组。例如，对于非齐次线性方程组`3x + x - 2z = 5`，`x - y - 4z = -2`和`2x + 3z = 2.5`，可以这样计算：
```python
from scipy.linalg import solve
a = np.array（[[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]）
b = np.array（[5, -2, 2.5]）
x = solve（a, b）
print（x） 输出结果：[0.5 4.5 0.5]
对于非线性方程组，可以使用Scipy的`root`函数求解。例如，对于非线性方程组`f（x, y, z） = 0`，可以这样计算：```pythonfrom scipy.optimize import root
def func（variables）:
x, y, z = variables
return [x2 + y2 + z2 - 1, x + y + z - 1]
initial_guess = [1, 1, 1]
solution = root（func, initial_guess）
print（solution.x） 输出结果：[1. 1. 1.]
以上是使用Python计算方程组的一些方法。您可以根据方程组的类型和复杂度选择合适的方法进行求解。