优化这段代码from scipy.optimize import linprog # 目标函数为总分平均分数的相反数（求最小值） c = [-0.99/4, -0.6/2, -0.7] # 约束条件 # 每部分比例之和为1 A_eq = [[1, 1, 1]] b_eq = [1] # 期末考试占比不低于60% A_ub = [[0, 0, -1]] b_ub = [-0.6] # 总分平均分数不低于80分（目标函数有最大值） A_ub_max = [[0.99/4, 0.6/2, 0.7]] b_ub_max = [80] # 求解线性规划问题 res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub+b_ub_max, b_ub=b_ub+b_ub_max, bounds=(0,1)) # 输出结果 print('平时作业占总分的比例为：', round(res.x[0]*100, 2), '%') print('出勤率占总分的比例为：', round(res.x[1]*100, 2), '%') print('期末考试占总分的比例为：', round(res.x[2]*100, 2), '%')

这段代码已经非常简洁和高效，但是还有一些可以优化的地方：

1. 将变量初始化和约束条件的定义分别放在不同的代码块中，以提高可读性。
2. 将需要重复使用的变量提前定义，以避免重复计算。

下面是优化后的代码：

from scipy.optimize import linprog

# 定义变量和约束条件
c = [-0.99/4, -0.6/2, -0.7]
A_eq = [[1, 1, 1]]
b_eq = [1]
A_ub = [[0, 0, -1]]
b_ub = [-0.6]
A_ub_max = [[0.99/4, 0.6/2, 0.7]]
b_ub_max = [80]

# 求解线性规划问题
bounds = (0, 1)
A_ub_combined = A_ub + b_ub_max
b_ub_combined = b_ub + b_ub_max
res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub_combined, b_ub=b_ub_combined, bounds=bounds)

# 输出结果
homework_ratio = round(res.x[0]*100, 2)
attendance_ratio = round(res.x[1]*100, 2)
exam_ratio = round(res.x[2]*100, 2)
print('平时作业占总分的比例为：', homework_ratio, '%')
print('出勤率占总分的比例为：', attendance_ratio, '%')
print('期末考试占总分的比例为：', exam_ratio, '%')