将下面代码中的A_eq矩阵改为二维import numpy as np from scipy.optimize import linprog opt = linprog(c=[-1], A_eq=np.array([[0.7*0.99, 0.3*0.99*0.7, 0.6*0.4, 0.35], [-1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, -1]]), b_eq=[0.8*100, 0, 0, 0, -1], bounds=[(0, 1)]*3, method="simplex") print("平时作业、出勤率和期末考试所占的比例分别为:", opt.x)
时间: 2024-02-14 12:35:54 浏览: 26
以下是将A_eq矩阵改为二维的代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
A_eq = np.array([[0.7*0.99, 0.3*0.99*0.7, 0.6*0.4],
[0, 0, 0.35],
[-1, 0, 0],
[0, -1, 0],
[0, 0, -1],
[0, 0, 1]])
opt = linprog(c=[-1],
A_eq=A_eq,
b_eq=[0.8*100, -1, 0, 0, 0, 1],
bounds=[(0, 1)]*3,
method="simplex")
print("平时作业、出勤率和期末考试所占的比例分别为:", opt.x)
相关问题
import numpy as np import scipy as sp from scipy.optimize import leastsq import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
这段代码是在Python中利用NumPy、SciPy和Matplotlib等库进行数据分析和可视化的基本导入语句。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了多维数组对象和各种数学函数;SciPy是基于NumPy的一种高级模块,提供了许多数学、科学和工程计算中常用的函数和工具;Matplotlib是Python中著名的绘图库,可用于创建各种类型的图形。leastsq函数是SciPy库中的一个非线性最小二乘函数,用于拟合数据。"%matplotlib inline"是Jupyter Notebook中的魔法命令,用于在Notebook中直接显示Matplotlib绘制的图形。
请解释import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import random from scipy.optimize import fsolve import matplotlib.pyplot as plt import heapq from tkinter import _flatten
这些是Python中导入相应的库或模块的语句。
- `import numpy as np`: 导入名为`numpy`的库,可以使用`np`作为它的别名,方便后续调用库中的函数、变量等。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 从`sklearn`库的`model_selection`模块中导入`train_test_split`函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `import random`: 导入Python自带的`random`库,用于生成随机数等操作。
- `from scipy.optimize import fsolve`: 从`scipy`库的`optimize`模块中导入`fsolve`函数,可以用于解决方程组问题。
- `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入`matplotlib`库中用于绘图的子库`pyplot`,可以使用`plt`作为它的别名,方便后续进行绘图相关操作。
- `from tkinter import _flatten`: 从Python自带的`tkinter`库中导入名为`_flatten`的模块,可以用于将多维嵌套的列表或元组展开为一维列表。
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