将 numpy 向量转换为 cvxopt答案

【问题标题】：converting numpy vector to cvxopt将 numpy 向量转换为 cvxopt
【发布时间】：2015-10-29 19:31:58
【问题描述】：

这可能是一个非常愚蠢的问题，但我一直在努力解决它，在文档中找不到它。

我正在尝试使用description given here 进行二次规划。 documentation here 仅涵盖将二维 numpy 数组转换为 cvxopt 数组，而不是一维 numpy 数组。

我的目标函数(1/2)x' P x + q' x 的q 向量是一个numpy 向量，例如大小为n。

我尝试通过以下方式将 q 从 numpy 转换为 cvxopt：

import cvxopt as cvx
cvx_q = cvx.matrix(q)   # didn't work
cvx_q = cvx.matrix(q, (n, 1)) # didn't work
cvx_q = cvx.matrix(np.array([q])) # didn't work
cvx_q = cvx.matrix(np.array([q]), (1, n)) # didn't work
cvx_q = cvx.matrix(np.array([q]), (n, 1)) # didn't work

在所有情况下，我都会得到答案TypeError: buffer format not supported。

但是，numpy 矩阵似乎可以正常工作，例如

cvx_p = cvx.matrix(p)   # works fine, p is a n x n numpy matrix

如果我尝试运行优化而不将 numpy 向量转换为 cvxopt 格式，如下所示：

cvxs.qp(cvx_p, cvx_q, cvx_g, cvx_h, cvx_a, cvx_b)

我收到一个错误：TypeError 'q' must be a 'd' matrix with one column。

将 numpy 向量转换为具有一列的 cvxopt 矩阵的正确方法是什么？

【问题讨论】：

相关：stackoverflow.com/questions/12551009/…

标签： python numpy cvxopt

【解决方案1】：

您没有包含任何示例数据，但是当我遇到此错误时，是因为 dtype。

尝试：

q = q.astype(np.double)
cvx_q = matrix(q)

CVX 只接受双精度数，不接受整数。

【讨论】：

严格来说，cvxopt.qp 求解器的所有参数都需要双浮点数。 CVXOPT 本身确实支持整数矩阵（cvxopt.matrix(np.arange(5)) 将返回一个类型码为'i' 的整数矩阵）。

【解决方案2】：

其中一个关键错误是您假设 CVX 接受 int，这是不正确的。 CVX 只接受双倍。所以，正确的做法可能是：

import cvxopt as cp
if not isinstance(q, np.double): 
  q.astype(np.double)
cvx_q = cp.matrix(q)

【讨论】：