Python scipy库线性规划如何让变量取整数

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

python中四舍五入函数取整为什么要加减0.5

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。

python如何读取excel里面某一整列内容并修改？

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

求助python用哪个函数生成十位以上的随机整数

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)])

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