from scipy.optimize import LinearConstraint linear_constraint = LinearConstraint([Aeq], [beq], [beq])，cons= {'type': 'eq', 'fun': linear_constraint} res = minimize(objFunc, f0, method='SLSQP', constraints=[linear_constraint], bounds=list(zip(lb, ub)), options=options)

这段代码使用了SciPy库中的`LinearConstraint`类来定义线性约束条件。`LinearConstraint`的构造函数接受三个参数：`Aeq`是线性约束条件的系数矩阵，`beq`是线性约束条件的等号右侧向量，`beq`也被用于定义上下界。然后，通过将`linear_constraint`传递给`constraints`参数，将其作为等式约束添加到优化问题中。最后，使用`minimize`函数进行求解。该函数的第一个参数`objFunc`是目标函数，第二个参数`f0`是目标函数的初始值。通过指定方法为'SLSQP'，以及提供上下界和其他选项，可以使用SLSQP算法进行优化。

如果你有任何关于这段代码的疑问，请继续提问。