cvx.Variable(num_nodes)

`cvx.Variable(num_nodes)`是一个使用cvxpy库创建变量的代码示例。cvxpy是一个用于凸优化的Python库，可以用来解决线性规划、二次规划、半定规划等问题。

在这个示例中，`cvx.Variable`函数用于创建一个变量。`num_nodes`是一个参数，表示变量的数量。通过调用`cvx.Variable(num_nodes)`可以创建一个包含`num_nodes`个变量的向量。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用cvxpy库创建一个包含多个变量的向量：

import cvxpy as cvx
import numpy as np

# 定义变量数量
num_nodes = 3

# 创建变量向量
x = cvx.Variable(num_nodes)

# 设置优化问题
objective = cvx.Minimize(cvx.sum_squares(x))
constraints = [cvx.sum(x) == 1, x >= 0]
problem = cvx.Problem(objective, constraints)

# 解决优化问题
problem.solve()

# 获取最优解
optimal_value = problem.value
optimal_x = x.value

print("最优解:", optimal_x)
print("最优目标值:", optimal_value)

在这个示例中，我们创建了一个包含3个变量的向量`x`。通过调用`cvx.Variable(num_nodes)`创建了一个维度为3的向量。然后我们定义了一个最小化问题，目标是使得变量向量的平方和最小化，同时满足约束条件：向量元素之和为1，向量元素非负。通过调用`problem.solve()`进行求解，可以得到最优解和最优目标值。

请注意，使用cvxpy库进行优化问题求解时，变量的取值是通过调用`value`属性获取的。在这个示例中，最优解是一个包含3个元素的数组optimal_x，最优目标值是一个标量optimal_value。