线形规划，报错linprog 输入的数据有非双精度数据类型怎么改

线性规划是一种优化问题求解方法，用于寻找某个线性目标函数在一组线性约束条件下的最大值或最小值。如果遇到输入数据包含非双精度数据类型的问题，比如整数或者复数，在许多线性规划工具包如Python的`scipy.optimize.linprog`或MATLAB的`linprog`函数中，通常需要先将这些数据转换成双精度浮点数。

针对Python的`scipy`库，你可以这样做：

1. 将整数变量近似为浮点数：如果你的数据中有整数限制，可以将其转换为浮点数，例如 `x = int_value.astype(float)`。

2. 对于复数数据，有些线性规划算法默认不支持复数，你需要先将其实部和虚部分开处理，分别作为两个独立的实数变量。

例如：

import scipy as sp

# 如果有复数变量 z = a + bi
a = real_part(z).astype(float)
b = imag_part(z).astype(float)

# 创建新的线性规划模型
c, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq = ... # 原始线性规划系数
A_ub = A_ub.astype(float)   # 将系数矩阵转换为float
b_ub = b_ub.astype(float)   # 将上界常数转换为float
A_eq = A_eq.astype(float)   # 同理，处理等式约束

res = sp.optimize.linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)

确保所有输入参数都已转换为`float64`类型，然后才能成功运行线性规划算法。至于具体的报错信息，可以根据错误提示进一步调整。