p-median中限制三个设施点的python代码

下面是一个简单的Python实现p-median问题并且限制三个设施点的代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

def p_median_with_constraint(data, p, constraint):
    n = len(data)
    D = cdist(data, data)
    sol = np.arange(n) # 初始解设为所有点都是设施
    old_cost = np.sum(np.min(D[:, sol], axis=1))
    
    while True:
        # 计算每个点到解中所有点的距离
        distances = D[:, sol]
        # 找到最近的p个设施
        nearest = np.argpartition(distances, p-1, axis=1)[:, :p]
        # 如果有限制的设施点，则强制将其加入解中
        for c in constraint:
            nearest[c[0], :-1] = nearest[c[0], 1:p]
            nearest[c[0], -1] = c[1]
        # 计算新的代价
        new_cost = np.sum(np.min(distances[range(n)[:, None], nearest], axis=1))
        if old_cost == new_cost: # 如果代价不再改变，停止迭代
            break
        # 更新解
        sol = np.zeros(n, dtype=bool)
        for i in nearest.flat:
            sol[i] = True
        old_cost = new_cost
    
    return sol

其中，`data`是一个n×2的二维数组，表示n个点的坐标；`p`是设施的数量；`constraint`是一个列表，表示限制的设施点及其对应的位置，例如`[(0, 3), (2, 7)]`表示第0个点必须是第3个设施点，第2个点必须是第7个设施点。函数的返回值是一个长度为n的布尔型数组，表示哪些点是最终选择的设施。