【发布时间】:2018-07-17 11:57:04
【问题描述】:
我正在处理 PuLP 库的 LP 问题,我有些奇怪,我无法自己解释。我有近 100 个变量和约束,我想把它放在我的模型中,但我做不到。它告诉我
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
首先,我尝试在 for 循环中解析它:
for cent_artic in df_demand['REQUIRED']:
display(df_offers[df_offers['REQUIRED']==cent_artic])
lista = list(df_ofertas1[df_ofertas1['REQUERIDO']==cent_artic]['OFERTADO'])
display(lista)
prob += lpSum(lista) >= cent_artic_dict[cent_artic], "Restriccion para cent_artic "+cent_artic
然后出现了 RecursionError。
我试图只通过一个限制来解决这个问题:
prob += lpSum(['c-1_a-2757_p-13','c-1_a-2757_p-12','c-1_a-2757_p-188']) >= cent_artic_dict['c-1_a-2757']
它是一样的。如果我尝试只传递一个方程,我不明白为什么 Python 会告诉我有关递归错误的信息...
cent_artic_dict = {'c-5_a-17372_p-188': var_c_5_a_17372_p_188,
'c-179_a-2757_p-188': var_c_179_a_2757_p_188,
'c-18_a-17372_p-188': var_c_18_a_17372_p_188,
'c-26_a-2757_p-18': var_c_26_a_2757_p_18,
'c-41_a-2757_p-18': var_c_41_a_2757_p_18,
'c-156_a-2757_p-188': var_c_156_a_2757_p_188,
'c-24_a-17372_p-188': var_c_24_a_17372_p_188,
...
}
现在,df_offers 的数据框的形状为 (89,6)。一开始是(89,21)
谁能解释我为什么会出现 RecursionError?谢谢。
我看到了另一个关于它的问题,但它没有答案,只有一个建议
【问题讨论】:
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我遇到了同样的问题,我在下面发现了这个命令。当步骤 3200 导致另一个错误时。也许这是问题的线索。命令:sys.setrecursionlimit (3300) 错误:“进程以退出代码 -1073741571 (0xC00000FD) 完成”
标签: python pandas linear-programming pulp