Invalid input for linprog: A_eq must have exactly two dimensions, and the number of columns in A_eq must be equal to the size of c

这个错误是由于在调用`linprog`函数时，`A_eq`参数的维度不正确导致的。根据错误信息，`A_eq`必须具有两个维度，并且`A_eq`的列数必须等于`c`的大小。

为了解决这个问题，你需要确保`A_eq`和`c`的维度匹配。请检查一下你的代码，确保`A_eq`的维度为正确的形状，并且列数与`c`的大小相等。

以下是一个示例代码，用于说明如何正确使用`linprog`函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 输入数据
input_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
output_data = np.array([[10, 11], [12, 13], [14, 15]])

# 初始化线性规划问题
c = np.zeros(input_data.shape[0] + output_data.shape[0])
c[0] = -1  # 目标函数为最大化效率
A_eq = np.hstack((input_data.T, -output_data.T))
b_eq = np.ones(input_data.shape[1])

# 检查维度
print("c shape:", c.shape)
print("A_eq shape:", A_eq.shape)

# 求解线性规划问题
res = linprog(c, A_eq=A_eq.T, b_eq=b_eq)

# 输出结果
efficiency_scores = res.x[0:input_data.shape[0]]
print("Efficiency scores:", efficiency_scores)

在这个示例中，我们使用`A_eq.T`来转置`A_eq`，以确保维度正确，并且列数与`c`的大小相等。

如果问题仍然存在，请检查输入数据的维度，确保列数匹配，并且`A_eq`的维度为正确的形状。如果有任何其他问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您。