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兆乏
古洛比矩阵变量对象。一个兆乏是Gurobi变量的NumPy ndarray。变量总是与特定的模型相关联。您通常使用Model.addMVar．
您通常使用兆乏对象来构建矩阵表达式，通常使用重载操作符。您可以构建线性矩阵表达式或二次矩阵表达式：
expr1 = A @ x @ x + B @ y + z expr3 = x @ A @ x + y @ B @ y前两个表达式是线性的，而第三个表达式是二次的。
维度和数据类型必须始终兼容。在上面的例子中，矩阵
必须是NumPy ndarray与两个维或SciPy稀疏矩阵(将总是有两个维)，和
一定是一维的吗兆乏．在expr1的尺寸必须等于．同样的道理也适用于
和
在expr2．另外，尺寸的第一个维度在expr2一定等于?的第一个维度的大小，也为长度
．
为expr3，尺寸的第一个维度必须等于兆乏在左边，第二个维度的大小必须等于兆乏在右边。这同样适用于．
然后通常将表达式传递给setObjective(设定优化目标)或addConstr(添加约束)。
变量对象有许多属性。完整的列表可以在属性本文档的一部分。有些变量属性只能查询，有些可以设置。回想一下，Gurobi优化器使用了惰性更新方法，因此对属性的更改直到下一次调用时才生效Model.update，Model.optimize,或Model.write在相关模型上。
我们应该指出一些关于变量属性的事情。考虑到磅属性。可以通过以下方式查询var.lb．Gurobi库忽略了属性名称中的字母大小写，因此也可以将其查询为var.LB．它可以使用标准赋值语句来设置(例如，var.lb = 0)．但是，正如前面提到的，属性修改是以惰性方式完成的，因此您不会立即看到更改的效果。并且一些属性不能被设置(例如x属性)，因此尝试给它们赋新值将引发异常。
你也可以使用MVar.getAttr/MVar.setAttr访问属性。属性名可以作为字符串传递给这些例程，也可以使用伽马射线爆发。Attr类(例如,GRB.Attr.LB)．
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