python三维平面上实现选址问题

选址问题是在给定一些点的坐标和它们的需求量的情况下，找到一个点，使得该点到所有点的距离之和最小。在三维平面上，可以使用Python的scipy库中的optimize模块中的minimize函数来求解该问题。

首先，需要定义一个计算距离的函数，可以使用欧几里得距离公式来计算：

import numpy as np

def distance(point1, point2):
    return np.sqrt(np.sum((point1 - point2) ** 2))

接下来，需要定义一个目标函数，即要求解的问题。可以定义一个函数来计算一个点到所有点的距离之和：

def objective(point, points, demands):
    total_distance = 0
    for i in range(len(points)):
        total_distance += demands[i] * distance(point, points[i])
    return total_distance

最后，可以使用minimize函数来求解问题。需要传入目标函数、起始点、以及其他的参数（包括点的坐标和需求量）：

from scipy.optimize import minimize

# 坐标和需求量
points = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)])
demands = np.array([10, 20, 30])

# 求解
result = minimize(objective, (0, 0, 0), args=(points, demands))
print(result.x)

上述代码中，起始点为(0, 0, 0)，args参数传入了points和demands。最终求解的结果为一个三维坐标点，即选址的位置。