在数字时代，Python已经成为了一种极为强大和灵活的编程语言，它的应用范围从网站开发到数据科学，再到机器学习和人工智能。无论你是一名编程新手还是希望深化已有技能的开发者，《Python3编程从零基础到实战》将成为你通往Python世界的金钥匙。这本书以其全面的内容、实战案例和深入浅出的教学风格，保证让你在Python的旅程中游刃有余。 文章目录 开启Python旅程掌握核心概念应用于

题目1 （暂时忽略限制条件为整数求解） 实验说明及源代码 >> c=[40,90];>> a=[9,7;7,20];b=[56;70];>> aeq=[];beq=[];>> lb=[0;0];ub=[inf;inf];>> [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub) 实验结果 Optimal solution found.x =4.809

基本上没啥问题就是自己比较傻，然后就没了，应该是成功了吧。 首先是去网站下载  直接从川川那复制链接，然后去网站下载，等待下载完成。没有什么特殊的地方。 下载完就是安装了 跟着川川的进度，安装没啥问题。安装完后卡住了，我不知道咋打开命令行窗口，百度了一下（没想到吧，居然还有人不会命令窗口。 然后是汉化，川川说看自己个人，然后说以后是英语，我就没汉化了。主要还是不知道咋打开像川川那

题目 目录 题目 clc clear all %matlab默认求线性规划时，以下限为标准进行求解所以遇上小于等于需要变化c=[2 3 -5] %目标函数a=[-2,5,-1;1,3,1] %左边约束b=[-10;12] %右边约束aeq=[1,1,1] %无等式可置零beq=7

一、anaconda安装 官网下载： 选择自己电脑合适的下载    然后进行安装    然后我们就得到了它，哈哈哈    二、jupyter安装配置 右键，管理员运行后：  点击后自动跳转jupyter，但是这里我出现了问题，并没有自动跳转 在川川大佬的帮助下，重置了电脑用户名，终于跳转了，哈哈哈，贼开心   三、jupyter汉化  还是想着慢慢适应英文，

一元线性回归 1.根据数据画图； 2.根据所画图形进行分析，调整模型； eg: 源代码1 clear allclcx=1:10;y=[2650,1942,1493,1086,766,539,485,291,224,202];z=zeros(size(y));N=length(y);for i =1:Nz(i)=log(y(i));%调整plot(x(i),z(i),'ok');ho

题目 1.题目思路 matlab求解线性规划标准形式： 2.实验说明及源代码 >> c=[2,3,-5];>> aeq=[1,1,1];beq=7;>> a=[-2,5,-1;1,3,1];b=[-10;12];>> lb=[0;0;0];ub=[inf;inf;inf];>> [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub);%-c是因为要求最

例题：  一.如果我们用线性规划做：  代码：  clc clear all c=[40 90]; a=[9 7;7 20]; b=[56;70]; aeq=[ ]; beq=[ ]; Ib=[0;0]; ub=[inf;inf]; [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,Ib,ub); x%获得对应的x1,x2 best=c*x 代码如图

问题：求解该线性规划对应的最大值z以及x1,x2,x3. 一.代码过程 clc clear all  c=[2,3,-5];%目标函数的系数确定 a=[-2,5,-1;1,3,1];%约束条件左边约束 b=[-10;12];%约束条件右边约束 aeq=[1,1,1];%等式左边约束（即等式左边的系数） beq=7;%等式右边约束（即等式右边的数） Ib=[0;0;0];%下限

非线性规划数学模型 非线性规划函数 x = fmincon(fun,x0,A,b) 从 x0 开始，尝试在满足线性不等式 A*x ≤ b 的情况下寻找 fun 中所述的函数的最小值点 x。x0 可以是标量、向量或矩阵。x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq) 在满足线性等式 Aeq*x = beq 以及不等式 A*x ≤ b 的情况下最小化 fun。如果不存在不等式，则