下面是调用linear_sum_assignment方法的代码: fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost_matrix) 1. 2. 3. 在这里,linear_sum_assignment方法接受一个成本矩阵作为参数,并返回两个数组row_ind和col_
>>>importnumpyasnp>>>cost = np.array([[4,1,3], [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =linear_sum_assignment(cost)>>>col_ind [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =lin...
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scipy 包有一个名为 Linear_sum_assignment 的功能,它应用匈牙利技术来确定任务问题,允许我们在 Python 中执行匈牙利计算。这是应用它的方式的描述: importnumpy as np from scipy.optimizeimportlinear_sum_assignment # 创建成本矩阵 ; cost_matrix = np.array([ ...
当问题中有许多量具有不可分割的性质,比如最优调度的车辆数、设置的销售网点数等等,或者问题的解必须满足一些特殊的约束条件,比如满足逻辑条件、顺序等等,需引入逻辑变量(0-1变量)以表示“是”与“非”。这类问题的模型均为整数规划模型。 from scipy.optimize import linear_sum_assignment cost =np.array([[4,...
(profit_matrix) cost_matrix = max_profit - profit_matrix # 使用匈牙利算法求解指派问题 row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) # 原料名字 raw_materials = ['甲', '乙', '丙'] products = ['A', 'B', 'C'] # 输出结果 print("最优指派方案:") total_profit = 0 for ...
Linearsum_assignment 算法进过处理就可以用来快速,有效和更加鲁棒的解决海量数据的时序匹配。 整个过程可以分成两个步骤: 就用简单的Mapping & Reduce 概念来解释即可。 假设,我们要找到海量数据中两种业务类型(A,B)按照时间配对。但是现实中重复数据,丢数据,错误数据,让人工肉眼来配对都很困难,更海量数据要处理。
kalman import KalmanFilter def linear_assignment(cost_matrix): try: import lap _, x, y = lap.lapjv(cost_matrix, extend_cost=True) return np.array([[y[i], i] for i in x if i >= 0]) # except ImportError: from scipy.optimize import linear_sum_assignment x, y = linear_sum_...
[:, np.newaxis] - counts_now) + distance_matrix * 10 # 应用匈牙利算法找到最小成本匹配 row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) # 打印匹配结果 matches = [(features_last[row_ind[i]], features_now[col_ind[i]]) for i in ran...