# -*- coding: utf-8 -*-
"""Escalonamento.ipynb

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    https://colab.research.google.com/drive/1ZxBVrjAIThpb4Qdfpu1BmmuEFuBugqMd
"""

# Importando a biblioteca NumPy
import numpy as np
import sys

# Lendo o número de incógnitas
n = int(input('Indique o número de variáveis do seu problema: '))

# Montando a matriz de tamanho N x N+1 e inicializando com zero
# para armazenar a matriz aumentada
a = np.zeros((n,n+1))

# Montando a matriz de tamanho N x 1 e inicializando com zero
# para armazenar o vetor solução
x = np.zeros(n)

# Lendo os coeficientes da matriz aumentada
print('Enter 1Augmented Matrix Coefficients:')
for i in range(n):
    for j in range(n+1):
        a[i][j] = float(input( 'a['+str(i)+']['+ str(j)+']='))

# Aplicando o método de Gauss
for i in range(n):
    if a[i][i] == 0.0:
        sys.exit('Divide by zero detected!')

    for j in range(i+1, n):
        ratio = a[j][i]/a[i][i]

        for k in range(n+1):
            a[j][k] = a[j][k] - ratio * a[i][k]

# Aplicando o Back Substitution
x[n-1] = a[n-1][n]/a[n-1][n-1]

for i in range(n-2,-1,-1):
    x[i] = a[i][n]

    for j in range(i+1,n):
        x[i] = x[i] - a[i][j]*x[j]

    x[i] = x[i]/a[i][i]

# Mostrando a solução
print('\nRequired solution is: ')
for i in range(n):
    print('X%d = %0.2f' %(i,x[i]), end = '\t')