python CVXPY

Python CVXPY是一个用于数学优化的库。它提供了一个简洁的方式来定义和求解各种优化问题。CVXPY使用凸优化理论，可以处理线性和二次优化问题，以及一些常见的凸优化问题。使用CVXPY，你可以定义目标函数和约束条件，并通过调用求解器来求解最优解。

在引用中的代码示例中，首先导入cvxpy和numpy库。然后，定义目标函数系数和决策变量，并使用cvxpy的函数和操作符来构建目标函数和约束条件。最后，使用求解器（这里使用CPLEX求解器）来求解模型，并输出最优值和最优解。

引用中提到了numpy和cvxpy的区别。虽然这两个库中都有sum函数，但它们的用法有所不同。在numpy中，sum函数需要知道矩阵的具体信息，而在cvxpy中，sum函数可以包含矩阵中的未知量，并求解这些未知量。

引用中的代码示例展示了如何使用cvxpy来解决线性规划问题。首先导入cvxpy、numpy和pandas库，并读取一个包含运价信息的Excel文件。然后，根据读取到的数据构造目标函数和约束条件，并使用GLPK_MI求解器来求解最优解。

总结起来，Python CVXPY是一个用于数学优化的库，可以帮助你定义和求解各种优化问题。它与numpy的sum函数有一些区别，并且可以与其他库（如CPLEX和GLPK_MI求解器）配合使用来求解最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数学规划（Python cvxpy、scipy.optimize）](https://blog.csdn.net/weixin_58427214/article/details/125586575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【数学建模之Python】2.凸优化库cvxpy的具体使用方法（2021/7/16）](https://blog.csdn.net/m0_53392188/article/details/118827295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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