我正在尝试从pandas dataframe的列中创建一些参数,其中索引将是set元素,列名将是参数名,列值将是参数值。有没有办法自动完成这项工作,而不是逐个完成?下面是一个例子: import pandas as pdfrom pyomo import environ as pe
df1 = pd.DataFrame(np.array(
对于我的应用程序,我尝试使用输出列表的函数规则来初始化具体模型的参数。我用来索引这个参数的pyomo集是多维的。对于这个集合来说,多维是很重要的,因为它使得访问我正在为参数提取的值的数据结构更加简单。## Testing pyomo sets and indexingimport numpy as np然后我定义了一个具体的模型和一些numpy数组。,并定
集-对象m.index,用于索引可变的pyomo参数对象m.parameter_y。100. ] C : [ 0 nan 100. ]
正如使用default=df['y'].values所看到的,获取列y的所有值作为参数的值。如果我希望得到以下输出,如何设置可变索引的pyomo参数对象的值?什么工作,某种更好的数据获取函数,这样,我就可以将这些值设置为默认参数。
我在Python中定义了一个插值函数,如下所示: rbfX = sp.interpolate.Rbf(X2, Y2, Wx2, function='multiquadric') 我想在Pyomo代码中使用它Avoid provided math functions.Avoid this error by using
我知道如何从pyomo中的标量参数中提取值。但是,我不明白为什么索引参数需要如此多的额外努力才能同时提取所有的值(数据初始化也是如此)。import pyomo.environ as pe
model = pe.ConcreteModel()parameterinitializing 的从值中提取值
# How I wish things worked (mu
我正在使用pyomo库来解决一个旅行商问题(TSP),但是有一个错误。in model.set_I) == 2由此产生的错误如下:
错误:从dataThe constraint expression resolved to a trivial Boolean (False) instead of a Pyomo object.约束表达式解析为简单的布尔值(False),而不是Pyomo对象。请修