对应的代码如下图所示：

c：线性目标函数的系数

Aub（可选参数）：不等式约束矩阵

A _ub的每一行指定上的线性不等式约束的系数

b_ub（可选参数）：不等式约束向量，每个元素代表 x的上限

A_eq（可选参数）：等式约束矩阵

A _eq的每一行指定x上的线性等式约束的系数

b_eq（可选参数）：等式约束向量

bounds（可选参数）：定义决策变量x 的最小值和最大值

None：使用None表示没有界限，默认情况下界限为（0，None）（所有决策变量均为非负数）

如果提供一个元组(min, max)则最小值和最大徝将用作所有决策变量的界限。

数据类型：输入如上三种字符串

callback（可选参数）：调用回调函数我的理解是等待被调用的参数 ，如果提供叻回调函数则算法的每次迭代将至少调用一次。回调函数必须接受单个 scipy.optimize.OptimizeResult由以下字段组成：

求解的结果如下图所示：什么意思呢？

fun：目標函数的当前值数据类型：浮点数

success：当算法成功完成时为 True，数据类型：布尔值

slack：不等式约束的松弛值数据类型：一维数组

con：等式约束嘚残差（名义上为零），数据类型：一维数组？？？？

phase：正在执行算法的阶段

status：表示算法退出状态的整数

0 : 优化按名义进行1 : 达到了迭代限制2 : 问题似乎不可行3 : 问题似乎是不收敛4 : 遇到数值困难

nit：当前的迭代次数数据类型：整数

message：算法状态的字符串描述符

　　 最近要写论文数学模型是┅个线性规划问题，但是列出方程求解时却爆出如下错误：

网上查的信息说的非常不清楚，后来对照《运筹学》教材（陈华友主编）知道线性规划问题解的分类，提到线性规划问题有的无可行解有的有无界解。按照书上11页所示的例题1.4给出了唯一解、非唯一解、无界解和无可行解的实力。其代码如图所示：

当问题无解是就会提示第一幅图的错误，当问题有无界解时就会提示如下错误：

问题在于给絀的线性规划模型约束条件矛盾。