上面那个模型中x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1)报错AttributeError: 'list' object has no attribute '_indexed_data'我想要输出的二维列表，应该怎么修改

在这种情况下，你可以通过使用 `s1.cbGetSolution()` 方法来获取变量的解值，并将它们存储在一个新的二维列表中。请注意，`cbGetSolution()` 方法期望的是一个一维变量列表，而不是一个二维列表。

以下是修改后的代码示例：

def mycallback(s1, where=None):
    bnewplan1 = s1._x
    if where == GRB.Callback.MIPSOL:
        x_sol = [[s1.cbGetSolution(bnewplan1[q][i]) for i in range(numpatient)] for q in range(m)]
        feasible_solutions.append(x_sol)

在这个修改后的代码中，我们使用了一个列表推导式来构建一个新的二维列表 `x_sol`。通过使用嵌套循环 `for i in range(numpatient)` 和 `for q in range(m)`，我们可以遍历二维列表 `bnewplan1` 中的每个元素，并使用 `s1.cbGetSolution()` 方法来获取每个变量的解值。

请根据你的具体问题进行适当的修改，并确保将二维列表传递给 `feasible_solutions` 以便后续处理。

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上面那个模型中x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1)报错AttributeError: 'list' object has no attribute '_indexed_data'应该怎么修改

在你的代码中，`bnewplan1`是一个二维列表，而`cbGetSolution`方法期望的是一个一维变量列表。因此，你需要将二维列表转换为一维列表，然后再将其传递给`cbGetSolution`方法。

以下是修改后的代码示例：

def mycallback(s1, where=None):
    bnewplan1 = s1._x
    if where == GRB.Callback.MIPSOL:
        x_sol = [var for sublist in bnewplan1 for var in sublist]  # 将二维列表转换为一维列表
        feasible_solutions.append(x_sol)

在这个修改后的代码中，我们使用了一个列表推导式来将二维列表 `bnewplan1` 转换为一维列表 `x_sol`。通过使用 `for sublist in bnewplan1 for var in sublist` 的嵌套循环，我们可以将所有的变量从子列表中提取出来，并构建一个新的一维列表。

请根据你的具体问题进行适当的修改，并确保将一维列表传递给 `cbGetSolution` 方法。