我有一个数字列表，看起来['3,2,4', '21,211,43', '33,90,87']
我猜在这一点上元素被视为字符串。
我想删除倒置的逗号并制作一个包含所有这些数字的列表。
预期输出是 [3,2,4, 21,211,43, 33,90,87]
另外，我想知道元素的类型是否从字符串转换为整数。
有人请帮助我！
我想从 Scipy 求解器“SLSQP”获取迭代信息。我使用回调函数开发了一个代码，如下所述。
from scipy.optimize import minimize, rosen, rosen_der
def callback(xk, step=[0]):
print(step[0], xk[0] )
step[0] += 1
x0 = [1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2]
res = minimize(rosen, x0, callback=callback, method='SLSQP',
options={'ftol': 1e-6, 'disp': True})
我得到的解算器输出为
0 -514.1000091552735
1 -135.7415473476321
2 -17.549744746578245
3 17.564262441411472
4 -1.5602312826344646
5 1.0079282528485665
6 0.9069490399784312
7 0.8943984770283425
但是，我想获取每次迭代的函数值和决策变量。我怎样才能得到它？
我如何将这些信息抓取到 Python 列表中？
有人可以帮帮我吗？
预先非常感谢您。
我正在尝试使用多个变量分配材料属性。例如; 密度和电导率是材料_1、材料_2 和材料_3 的两个决策变量。
我必须输入以下信息：
density of material_1 = 1000
density of material_2 = 2000
density of material_3 = 1500
conductivity of material_1 = 250
conductivity of material_2 = 400
conductivity of material_3 = 100
Pyomo 中定义变量的标准格式如下：
model.variable_1 = Var(bounds=(800,2000))
上面的代码意味着variable_1是一个下限= 800，上限= 2000的变量。
但是我们如何用一组特定的值而不是界限来定义变量呢？
这个想法是将数据值输入到优化器中，这样当它选择密度值时，它还应该选择相同材料的电导率值。
我们如何将这样的条件强加到 pyomo 框架中？有人可以帮我解决这个问题吗？