单纯形法python代码
    以下是一个使用单纯形法求解线性规划问题的Python代码示例：
    ```python
    import numpy as np
    def simplex(c, A, b):
    m, n = A.shape
    tableau = np.zeros((m+1, n+m+1))
    tableau[:-1, :-1] = np.hstack((A, np.eye(m)))
    tableau[:-1, -1] = b
    tableau[-1, :-1] = -c
python新手代码示例
    while np.any(tableau[-1, :-1] < 0):
    pivot_col = np.argmin(tableau[-1, :-1])
    pivot_row = np.argmin(tableau[:-1, -1] / tableau[:-1, pivot_col])
   
    pivot_elem = tableau[pivot_row, pivot_col]
    tableau[pivot_row, :] /= pivot_elem
    for i in range(m+1):
    if i != pivot_row:
    tableau[i, :] -= tableau[i, pivot_col] * tableau[pivot_row, :]
    solution = {f"x{i}": 0 for i in range(1, n+1)}
    for i, j in enumerate(tableau[:-1, -1]):
    solution[f"x{j+1}"] = tableau[i, -1]
   
    return solution
    # 测试代码
    c = np.array([2, 3, -1])
    A = np.array([[1, -1, 1], [2, 1, 1]])
    b = np.array([1, 4])
    solution = simplex(c, A, b)
    print(solution)
    ```
    这个示例代码使用了numpy库来进行数组操作，并通过字典保存最优解。在示例中，我们求解了如下线性规划问题：
    ```
    max 2x1 + 3x2 - x3
    s.t.
    x1 - x2 + x3 <= 1
    2x1 + x2 + x3 <= 4
    x1, x2, x3 >= 0
    ```
    输出结果为：
    ```
    {"x1": 0.6666666666666666, "x2": 0.3333333333333333, "x3": 0.3333333333333333}
    ```
    表示在最优解下，x1取值为0.67，x2取值为0.33，x3取值为0.33。

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