凸优化：python解决凸优化问题

发布时间：2019-09-22 07:41:01编辑：auto阅读（2255）

    1、凸优化

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    2、安装CVX包
    用pip安装cvxpy-0.4.8-py2-none-any.whl

    下载地址：
    http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    3、安装过程中可能遇到的问题

    • error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat). Get it from http://aka.ms/vcpython27
      解决办法：安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7

    • ImportError: cannot import name NUMPY_MKL
      解决办法：安装numpy+mkl

      首先pip freeze命令查看安装的扩展包，会发现只安装了numpy而没有mkl

      Numpy+MKL is linked to the
      Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the
      numpy.core directory.

      于是下载重新安装numpy+mkl
      (1)、了解mkl：

      　　Python下有很多关于机器学习的库，最常用的组合有一下四个:

      　　numpy :主要用来做一些科学运算，主要是矩阵的运算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。
      　　scipy：主要是一些科学工具集，信号处理工具集（如线性代数使用LAPACK库，快速傅立叶变换使用FFTPACK库）及数值计算的一些工具（常微分方程求解使用ODEPACK库，非线性方程组求解以及最小值求解等）。
      　　scikit-learn：里面有很多机器学习相关的算法（如聚类算法，SVM等）。
      　　matplotlib：是一个画图工具和Matlab中的画图工程类似。
      　　
      　(2)、安装
      　　下载了：numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
      　　然后：pip install numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl存放位置
      　　

    • ImportError: ImportError: No module named _multiprocess
      解决办法：
      Install “Microsoft Visual C++ 2008 SP1 Redistributable Package (x64)” from http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=2092
      Install Microsoft Visual C++ for Python from http://aka.ms/vcpython27
      Build and install multiprocess

      或者是：
      将“PYTHON_ROOT\Lib\site-packages\multiprocess__init__.py”文件的第84行（其中PYTHON_ROOT为你的python根目录）

      
# This is down here because _multiprocessing uses BufferTooShort

                       import _multiprocess as _multiprocessing

      替换为：

             #This is down here because _multiprocessing uses BufferTooShort
                try:
                    import _multiprocess as _multiprocessing
                except ImportError:
                    import _multiprocessing

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