用python代码完成多元线性规划

在Python中，可以使用`scipy.optimize.linprog`函数来解决多元线性规划问题。这是一个最优化库，用于求解线性、二次以及一些非线性规划问题。下面是一个简单的例子，展示如何使用它来解决一个二维的线性规划问题：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数系数矩阵 (c) 和约束条件系数矩阵 (A)
c = [-1, -1]  # 目标函数系数，例如最大化z = x + y
A = [[-1, 0], [0, -1]]  # 约束条件左乘系数，例如 x <= 5, y <= 7
b = [5, 7]  # 约束条件右侧值

# 如果有等式约束，可以添加更多的行到A和b，比如 A_eq = ... b_eq = ...
# 如果需要变量的界限，可以添加上下界，如 bounds = [(0, None), (None, None)]

# 默认情况下，linprog会假设最小化问题，如果你想最大化，你可以设置选项 'method' 为 'revised simplex'
# 或者通过 `res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, method='interior-point')` 使用 interior-point 方法

# 执行优化
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)

# 输出结果
print("最优解:", res.x)
print("最大值/最小值:", res.fun)

请注意，对于复杂的规划问题，可能需要更详细的参数设置和模型构建，特别是当涉及非线性约束或非线性目标函数时。如果你有一个具体的数学模型，记得调整上述代码以适应你的需求。