res = linprog(-para, A_ub=A_matrix, b_ub=b)#返回最优解 r1 = np.maximum(res.x,0)#保存 r1 = np.around(r1, decimals=6) 是什么意思

这段代码是一个线性规划问题的求解过程，其中 `linprog` 函数是一个线性规划求解器，用于求解线性规划问题的最优解。具体来说，它的参数 `para` 是一个需要最小化的目标函数的系数，`A_matrix` 和 `b` 则分别是约束条件的系数矩阵和常数向量。

代码中 `res.x` 返回的是求解得到的最优解，`np.maximum(res.x,0)` 的作用是将最优解中的负数部分变为零，即将其截断。而 `np.around(r1, decimals=6)` 的作用是将结果保留小数点后六位，并四舍五入。

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优化这段代码from scipy.optimize import linprog） 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] 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)) 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), '%')

首先，您可以将 `A_ub` 和 `b_ub` 合并为一个数组，在将它们与 `A_ub_max` 和 `b_ub_max` 合并。这样可以避免在 `linprog()` 函数中多次分配内存，提高代码效率。

另外，如果您要多次调用 `linprog()` 函数，并且线性规划问题的维度不会改变，那么可以考虑使用 `scipy.optimize.linprog()` 函数的 `method='interior-point'` 选项，这样可以加快代码的运行速度。

以下是优化后的代码：

from scipy.optimize import linprog

c = [-0.99/4, -0.6/2, -0.7]
A_eq = [[1, 1, 1]]
b_eq = [1]
A_ub = [[0, 0, -1], [0.99/4, 0.6/2, 0.7]]
b_ub = [-0.6, 80]

res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=(0, 1), method='interior-point')

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), '%')

这样可以提高代码的运行速度。

import numpy as np from scipy.optimize import linprog # 生成数据 np.random.seed(2021) p = 3 n = 50 X = np.random.normal(size=(n, p)) e = np.random.chisquare(5, size=n) y = X.dot(np.array([1, 2, 3])) + e # 定义线性规划问题 c = np.ones(n) A_ub = np.vstack([np.hstack([X, -np.ones((n, 1))]), np.hstack([-X, -np.ones((n, 1))])]) b_ub = np.hstack([y, -y]) bounds = [(None, None)]*p + [(0, None)] res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='simplex') # 计算结果 b_median = res.x[:p] print('中位数回归系数为：', b_median)

这段代码实现了中位数回归，其思路是将线性回归问题转化为线性规划问题，并通过线性规划求解得到中位数回归系数。具体来说，该问题的目标函数为 $\sum_{i=1}^n w_i$, 其中 $w_i$ 是一些权重系数，代表第 $i$ 个样本对目标函数的贡献。同时，为了约束模型，需要加入一些约束条件，比如回归系数的范围等。在这里，我们将回归系数的范围限制在 $(\text{None}, \text{None})$ 和 $(0, \text{None})$ 之间，这个约束在 bounds 中给出。

通过求解该线性规划问题，我们得到的中位数回归系数为 b_median。