如何批量建网站,wordpress 粘贴板图片,江西省赣州市章贡区邮政编码,现在做网站用什么软件Python中的字典#xff1a;dict 我们先来介绍一下Python语法中的 dict 类型, 字典中可以通过任意键值来对数据进行映射#xff0c;任何无法修改的python对象都可以当作键值来使用#xff0c;这些无法修改的Python对象包括#xff1a;整数(比如#xff1a;1)#xff0c;浮…Python中的字典dict 我们先来介绍一下Python语法中的 dict 类型, 字典中可以通过任意键值来对数据进行映射任何无法修改的python对象都可以当作键值来使用这些无法修改的Python对象包括整数(比如1)浮点数(比如1.1)字符串(比如uyt)元组。 下面分别用整数和元组作为键值创建 dict 类型的变量
用整数作为键值创建 dict 类型的变量
int_dict {1: one, 2: two, 3: three}
print(int_dict) # {1: one, 2: two, 3: three}
print(int_dict[1]) # one
用元组作为键值创建 dict 类型的变量此tuple_dict 非后面讲的 tupledict
tuple_dict {(a, 1): a_one, (b, 2): b_two, (c, 3): c_three}
print(tuple_dict) # {(a, 1): a_one, (b, 2): b_two, (c, 3): c_three}
print(tuple_dict[(b, 2)]) # b_two
值得注意的是 通过元组访问字典时可以省略圆括号因此以下语句同样也是同样有效的 print(tuple_dict[b, 2]) # b_two 无论是python中的dict, 还是C中的unordered_map都是在用键值就能找到value从功能上来讲就可以把他们之中的键值当作一个下标来理解 既然都有了dict为什么Gurobi之中还创建了很多诸如multidict, tupledict这样的东西
Gurobi中的multidict 首先multidict 只是一个函数往这个函数中传入一个 dict 字典其中的每个键值对由键和一个列表构成那么经过multidict处理之后将会很方便的得到多个字典下面举个例子来说明将一个dict 分解成多个新的字典的过程
keys, dict1, dict2 gp.multidict( {
key1: [1, 2],
key2: [1, 3],
key3: [1, 4] } )这就将{ key1: [1, 2], key2: [1, 3], key3: [1, 4] } 这个字典分成了三个部分 keys: 作为一个gurobi中专有的 tuplelist 类型的变量实际上是[key1, key2, key3] dict1: 作为一个gurobi中专有的 tupledict 类型的变量实际上是{key1: 1, key2: 1, key3: 1} dict2: 作为一个gurobi中专有的 tupledict 类型的变量实际上是{key1: 2, key2: 3, key3: 4} 那么multidict这个函数的作用就显而易见了
在建模过程中有可能遇到如下场景有多个决策变量每个决策变量都有上下界那么这些决策变量可以用multidict快速的将一个决策变量和上下界都建立字典关系比如对于上面的dict1 和 dict2来说key1的上下界是1, 2key2的上下界是1, 3key3的上下界是1, 4
Gurobi 中的 tupledict 和 tuplelist
tupledict
对于tupledict来说实际上这是一个dict容器类的一个子类在文章一开头就已经用dict定义了一个名为tuple_dict的变量当时就说 此 tuple_dict 非后面讲的 tupledict这体现在如下几点 tupledict 的定义在gurobi中用一个 tuple 作为字典中的key如果字典中有多个键值对则 这些 key即元组的长度都必须相同 tupledict 提供了 sum 和 prod 方法可以方便地创建线性表达式这些表达式可以直接用于构建模型的约束和目标函数。 tupledict 这个子类提供的新方法是 sum 和 prod
gurobi中对tupledict对象调用 sum 方法
以如下代码为例
m Model()
x m.addVars(2, 3)
expr1 x.sum() # 创建一个包含所有变量的和的线性表达式
expr2 x.sum(1, *)
expr3 x.sum(*, 1)n Model()
y n.addVars(10, 10)
expr4 y.sum(range(1, 6), 1)
代码运行结果
对上面这段代码的解释首先 x 调用 gurobi 中的 addVars 这个方法能够获得一个 tupledict类型的对象这个对象实际上是一个以两个下标组成的元组作为 tuplelist 的key此时相当于创建了一个2行3列的变量矩阵变量的下标从(1,1)到(2,3) 上图表明了x 这个变量矩阵的的是按照 tuplelist 的存储结构进行存储的调用sum方法就是把这个变量矩阵中的每一个变量都相加也就是说创建了一个包含所有变量的和的线性表达式。具体来说它将所有变量x11, x12, x13, x21, x22, x23相加。用数学公式表示为
expr1 x11 x12 x13 x21 x22 x23
对于expr2 x.sum(1, *) 创建了一个包含第一行所有变量的和的线性表达式。具体来说它将第一行的变量x11, x12, x13相加。用数学公式表示为 expr2 x11 x12 x13
而expr3将第一列的变量x11, x21相加。用数学公式表示为expr3 x11 x21
对于expr4来说其获得了y这个变量矩阵的第一列的前 5 个变量线性表达式。用数学公式表示为expr4 y11 y21 y31 y41 y51
gurobi中对tupledict对象调用 prod 方法
下面用几个例子来说明这个方法
例1tupledict可以和dict类型的变量通过 prod 方法进行相乘
m gp.Model()
x m.addVars(2, 2)
coef { (0, 0) : 0.3, (0, 1) : 0.5, (1, 0) : 0.1, (1, 1) : 0.7 }
# coef { (0, 0) : 0.3, (0, 1) : 0.5, (1, 0) : 0.1} # 得到 0.3x11 0.5x12 0.1x21
# coef { (1, 1) : 0.3, (1, 2) : 0.5, (2, 1) : 0.1} # 得到 0.3x22
expr x.prod(coef)
print(expr)
值得注意的是在coef中只有与(0, 0)(0, 1)(1, 0)(1, 1) 这四个元组匹配的键值对才会参与prodprod之后的结果只有coef的第一个键值对
练习阿山想要知道应该怎么学习什么技能才能成为一个运筹优化算法的专家现在已知有三种技能是成为专家的必学技能分别是python以及gurobi的编程技能调研建模对象相关背景的能力算法性能的测试技能现在阿山要分配合理的时间在尽可能短的时间内获得更高的技术水平请你编写一段程序表达这个问题的目标函数
提示既然 dict 都可以和 tupledict 使用 prod那么tupledict 是否可以和 tupledict 相乘
~
~
~
skill, time multidict({coding : 4,business : 4,test : 1
})m gp.Model()
x m.addVars(skill, name x)
expr x.prod(time)
m.setObjective(expr, GRB.MINIMIZE)
注意这里添加变量和 相乘都可以用其他的方法替代具体可以看我的另外一篇博客
tuplelist tuplelist 的定义在gurobi中用一个 tuple 作为列表中的元素如果列表中有多个元素则这些 元素即元组的长度都必须相同 tuplelist 提供了select函数由于 列表中的元组长度一致所以可以理解成一个矩阵那么select方法就可以通过指定对应位置处的元素取值以下面这个例子为例 Cities [(A,B,C,D), (A,C,D,E), (B,C,B,C),(B,D,B,C),(C,A,B,C)]
Routes tuplelist(Cities)
print(Routes.select(A,*))
print(Routes.select(*,C, B)) 将会打印出 select方法的返回值会自动打印 tuplelist 的行列数
