import numpy as np import cvxpy as cp x=cp.Variable(9, integer=True) #决策变量, 整数型 c=np.array([5,4,4,3,4,3,2,2,3]) #学分 obj=cp.Maximize(c@x) #目标函数, 学分最多 con=[x>=0,x<=1, cp.sum(x)==6, #选修课程数为最少的6门 cp.sum(x[0:5])>=2, x[2]+x[4]+x[5]+x[7]+x[8]>=3, x[3]+x[5]+x[6]+x[8]>=2, 2*x[2]-x[0]-x[1]<=0, x[3]-x[6]<=0, 2*x[4]-x[0]-x[1]<=0, x[5]-x[6]<=0, x[7]-x[4]<=0, 2*x[2]-x[0]-x[1]<=0] #约束条件 prob=cp.Problem(obj,con) #建立模型 prob.solve() print("最优值:", prob.value)#最优课程总数 print("最优解:", x.value) print("总学分:", np.sum(x.value*c))

这段代码是用 Python 中的 cvxpy 库来解决一个选课问题，其中 x 是一个 9 维的整数型变量，表示每门课是否选修，c 是每门课的学分，obj 是目标函数，即最大化选修的学分，con 是约束条件，包括每门课的选修数量、特定的课程组合、以及其他限制条件。最后使用 prob.solve() 求解模型，输出最优解、最优值和总学分。

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。

import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。

x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。

x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。

import numpy as npb = np.array(1, 11.0)print(b)

这段代码同样存在语法错误，应该是：

import numpy as np
b = np.array([1, 11.0])
print(b)

这段代码的作用是创建一个 NumPy 数组 `b`，其中包含两个元素：整数 1 和浮点数 11.0。然后将 `b` 打印出来。输出结果为：

[ 1. 11.]