致ADM:请不要删除我的问题,这是关于gurobi-python中的点积,不是为了numpy! 在过去,我使用m.addvars来添加决策变量。 我的目标函数是一个大规模求和,需要多次运行。A is a dense matrix (ndarray), shaped like x
M.setObjective(obj, sense=gurobipy.GRB.MAXIMIZE) 如何优化此代码我尝试将x构造为一个矩阵,如下所示 x = M.addM
我试着使用点积,矩阵反演和其他基本的线性代数运算,这些运算可以在Cython的numpy中找到。如numpy.linalg.inv (逆)、numpy.dot (点积)、X.t (矩阵/阵列转置)等。举个例子,假设您在Cython中有一个函数,它做了很多事情,最后需要进行一个涉及点积和矩阵逆的计算: # ... do many things faster than如果已经有一个库在Cy
我想问,在这个嵌套列表a=[1,2,3,2,2,2,2,3,2,2,3,5,6,7]中创建一个点积是否可以不使用numpya = [[1,2,3],[2,4,2],[1,2,3], [5,6,7m, n in zip(x): c.append([sum(temp)])
不过,我收到了一条错误消息:
没有足够的值来解包(预期的2,得到1)