在Python中，使用 `scipy.optimize` 模块中的 `root` 函数可以解决超越方程。超越方程通常是指那些不能通过代数方法解出的方程，它们在数学上表现为 `f（x） = 0` 的形式，其中 `f` 是一个非线性函数。
1. 导入必要的库：
import numpy as npfrom scipy.optimize import root
2. 定义超越方程的函数 `f`，确保函数在 `x` 的值处求值为0。例如，假设我们要解的超越方程是 `cos（x）/x - a - 0.1 = 0` 和 `cos（y）/y - b - 0.1 = 0`，其中 `a` 和 `b` 是未知数。
def your_funcs（X）:x, y, a, b = Xf = [np.cos（x） / x - 0.2 * a - 0.1,np.cos（y） / y - 0.2 * b - 0.1,a + b - 1,1.03 * np.sinc（x） - 1.02 * np.sinc（y）]return f, f 注意这里只返回两个方程的左侧，因为 `root` 函数需要的是向量形式的输出
3. 使用 `root` 函数求解方程组，并打印结果：
sol2 = root（your_funcs, [0.1, 0.1, 0.3, 0.1]）print（sol2.x）
4. 进行结果验证，确保解满足方程：
print（your_funcs（sol2.x））
如果输出接近于0（例如 `[-1.44529e-11, 1.54476e-11, 0.0, -4.85908e-11]`），则说明解是有效的。
另外，`fsolve` 函数也可以用来解决超越方程，用法与 `root` 类似，但 `fsolve` 是从 `scipy.optimize` 模块中导入的另一个函数。
需要注意的是，超越方程可能有多个解，`root` 函数返回的是其中一个解。如果需要找到所有解，可能需要使用其他方法，如数值方法或图形方法。