在数学建模中，线性规划是一个强大的工具，用于解决资源分配、成本最小化和利润最大化等问题。掌握其Python实现方法至关重要！✨
首先，你需要安装`scipy.optimize`库，这是一个功能强大的优化工具箱。它提供了`linprog`函数，专门用于解决线性规划问题。例如，当需要最小化目标函数时，只需输入系数矩阵、约束条件和变量上下界即可。💡
此外，如果面对整数线性规划问题，可以使用`pulp`库。这个库允许你轻松定义变量类型，并支持多种求解器。例如，通过设置`LpVariable`为整数类型，可以快速构建复杂的模型。🎯
最后，对于大规模问题，`cvxpy`是一个优雅的选择。它支持链式操作，代码简洁易读，非常适合初学者和复杂场景。💪
无论是学术研究还是实际应用，Python都能帮你高效解决问题！📚💻