要找到所需的确切解决方案，numpy和scipy可能不是最佳工具。他们的算法通常在浮点中工作，并且不能保证给出 确切的 答案。
您可以sympy用来获取此问题的确切答案。中的Matrix类sympy提供了nullspace()返回空空间基向量列表的方法。这是一个例子：
In [20]: from sympy import Matrix, lcm
In [21]: A = Matrix([[1, -1, 0], [0, 2, -1], [2, 0, -1]])
获取空空间中的向量。 nullspace()返回列表；此代码假定A的等级为2，因此列表的长度为1：
In [22]: v = A.nullspace()[0]
In [23]: v
Out[23]:
Matrix([
[1/2],
[1/2],
[ 1]])
在中找到值的分母的最小公倍数，v以便我们可以将结果缩放为最小整数：
In [24]: m = lcm([val.q for val in v])
In [25]: m
Out[25]: 2
x 持有整数答案：
In [26]: x = m*v
In [27]: x
Out[27]:
Matrix([
[1],
[1],
[2]])
要将结果转换为整数的numpy数组，可以执行以下操作：
In [52]: np.array([int(val) for val in x])
Out[52]: array([1, 1, 2])
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