线性规划代码python

根据提供的引用内容，这是一个解决线性规划问题的Python代码示例。首先，导入pulp库并定义线性规划问题：

import pulp
Myproblem = pulp.LpProblem(sense=pulp.LpMaximize)

同时，在建立矩阵时，我们需要把方程右边放在一起，方程左边放在一起。具体代码如下：

# 导入包
from scipy import optimize
import numpy as np

# 确定c,A,b,Aeq,beq
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
b = np.array([-10,12])
Aeq = np.array([[1,1,1]])
beq = np.array()

# 求解
res = optimize.linprog(-c,A,b,Aeq,beq)
print(res)

通过运行以上代码，您将得到线性规划问题的解。结果将包括目标函数值(fun)、约束条件的松弛量(slack)、解的状态(status)和解向量(x)。