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这可能是一个非常愚蠢的问题，但我一直在努力解决它，并且在文档中找不到它。

我正在尝试使用此处给出的描述进行二次规划。此处的文档仅涵盖将二维 numpy 数组转换为 cvxopt 数组，而不是一维 numpy 数组。

我q的目标函数(1/2)x' P x + q' x向量是一个 numpy 向量，比如 size n。

我尝试q通过以下方式从 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。

然而，numpy 矩阵似乎工作正常，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？

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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。

于 2015-10-31T10:33:15.630 回答
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关键错误之一是您假设 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)
于 2020-03-08T20:22:27.647 回答