解释这段代码from scipy.optimize import linprog c = [-0.99/4, -0.65/2, -0.7] A_eq = [[1, 1, 1]] b_eq = [1] A_ub = [[0, 0, -1], [0.99/4, 0.65/2, 0.7]] b_ub = [-0.6, 80] res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=(0, 1), method='interior-point') print('平时作业占总分的比例为：', round(res.x[0]*100, 2), '%') print('出勤率占总分的比例为：', round(res.x[1]*100, 2), '%') print('期末考试占总分的比例为：', round(res.x[2]*100, 2), '%')

这段代码使用了SciPy库中的线性规划函数linprog来解决一个线性规划问题，其中c是目标函数系数，A_eq和b_eq是等式约束条件，A_ub和b_ub是不等式约束条件，bounds是变量的取值范围，method是求解方法。这个线性规划问题是要求出三个变量的比例，使得平时作业、出勤率和期末考试三个因素对总分的影响达到最优化，同时满足一些约束条件。代码打印出了最优化后三个变量的比例，即平时作业、出勤率和期末考试三个因素对总分的影响比例。