在Python中，可以使用`scipy`库中的`optimize.root（）`函数来求解非线性方程。以下是一个使用`root（）`函数的示例代码：
```python
from scipy.optimize import root
定义非线性方程
def func（x）:
return x2 - 1
使用root函数求解方程
result = root（func, x0=1, method='lm', options={'maxfev': 100}）
输出解
print（result.x）
在这个例子中，`func`函数定义了我们要解决的非线性方程`x^2 - 1 = 0`。`root`函数使用`lm`方法（Levenberg-Marquardt算法）来求解方程，并通过`options`参数中的`maxfev`设置最大迭代次数为100。如果你需要求解非线性方程组，可以使用`fsolve`函数。以下是一个使用`fsolve`函数的示例代码：```pythonfrom scipy.optimize import fsolve
import numpy as np
定义非线性方程组
def f（x）:
return np.log（x） - np.log（1-x） + 2.2*（1-2*x）
使用fsolve函数求解方程组
sol_fsolve = fsolve（f, [0.1, 0.9]）
输出解
print（sol_fsolve）
在这个例子中，`f`函数定义了我们要解决的非线性方程组。`fsolve`函数使用牛顿法来寻找方程组的根，初始猜测值设置为`[0.1, 0.9]`。
另外，如果你需要更高级的符号计算能力，可以使用`sympy`库中的`nsolve`函数。以下是一个使用`nsolve`函数的示例代码：
```python
from sympy import symbols, exp, solve
定义符号变量
x, y = symbols（'x y'）
定义非线性方程组
equations = [x + y2 - 4, exp（x） + x*y - 3]
使用nsolve函数求解方程组
sol_nsolve = solve（equations, [x, y], [1, 1]）
输出解
print（sol_nsolve）
在这个例子中，`equations`列表包含了我们要解决的方程组，`[1, 1]`是初始猜测值。`nsolve`函数使用牛顿法来求解方程组。以上是使用Python求解非线性方程的一些方法。请根据你的具体需求选择合适的方法