凸优化python

在Python中，有许多优秀的凸优化库可以使用，比如：

1. CVXPY: 一个Python中的凸优化库，支持线性和二次约束，可以使用内置的求解器或外部求解器，使用简单方便。

2. scipy.optimize: scipy中的优化模块，支持求解凸优化问题，包括线性规划、二次规划、非线性规划等。

3. scikit-learn: scikit-learn中的模块也支持凸优化问题的求解，包括支持向量机、逻辑回归等。

下面是一个使用CVXPY库求解凸优化问题的简单示例：

import cvxpy as cp
import numpy as np

# 定义问题
x = cp.Variable()
y = cp.Variable()
objective = cp.Maximize(x + y)
constraints = [x >= 0, y >= 0, x + y <= 1]

# 求解问题
prob = cp.Problem(objective, constraints)
result = prob.solve()

# 输出结果
print("Optimal value: ", result)
print("x: ", x.value)
print("y: ", y.value)

这个示例中，我们定义了一个目标函数 x + y 的最大化问题，约束条件为 x, y 都不能为负数，且 x + y <= 1。然后使用CVXPY库中的Problem和solve函数求解问题，并输出结果。