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scipy做线性规划不是很方便,推荐用pulp来做,这个模块不属于python的内置模块,需要先安装,pip install pulp
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from pulp import *
# 设置对象
prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)
# 设置三个变量,并设置变量最小取值
x1 = LpVariable('x1', 0)
x2 = LpVariable('x2', 0)
x3 = LpVariable('x3', 0)
x4 = LpVariable('x4')
# 载入目标函数,默认是求最小值,因此这次对原目标函数乘以-1
prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4
# 载入约束变量
prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2
prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14
prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2
# 求解
是利用原来的向下取整的机制如果原来是
实际上Python的round()函数可以接受两个参数round(value,ndigits),第一个参数为实际操作数,第二个参数为实际保留几位,如果第二个参数不填,则默认保留到整数位。
Python3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。
可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件里面某一整列内容并修改。
首先,需要安装 pandas 库。在命令行中输入:
pip install pandas
然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件,并使用 iloc 属性获取某一整列内容。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")
# 获取某一整列内容
column_data = df.iloc[:, 2]
# 2 是列的编号,从 0 开始# 修改某一整列内容
column_data = column_data + 1
# 更新到 Excel 文件
df.iloc[:, 2] = column_data
df.to_excel("your_file.xlsx", index=False)
上面的代码会读取“your_file.xlsx”这个excel文件,获取第3列的内容并修改,最后将修改后的内容重新写入到excel文件中,注意这里没有保留原来的数据,如果需要保留原来的数据需要另外操作。
需要注意的是,若要读取的excel文件中有多个工作表,需要使用 pd.read_ex
这个其实很简单,思路是通过列表推导式生成三个2位数的随机数,再通过max内建函数取最大数
上代码了
1
max( [random.randint(10, 99) for i in range(3)])