利用Python优化模块求解最小引力子及公式参数

首先，你需要安装第三方库的优化模块，例如scipy库中的optimize模块，可以使用以下命令安装：/n/n/npip install scipy/n/n/n接下来，你可以使用以下代码来求解最小引力子 y 和常量 k、n 和 m：/n/npython/nimport pandas as pd/nfrom scipy.optimize import minimize/n/n# 读取Excel文件/ndata = pd.read_excel(r'D:/pythonProject3/会员信息/附件二：会员信息数据.xlsx')/n/n# 提取所需的列数据/nq1 = data['任务标价']/nq2 = data['预订任务限额']/nr = data.apply(lambda row: ((row['商品GPS纬度'] - row['会员GPS纬度'])**2 + (row['商品GPS经度'] - row['会员GPS经度'])**2)**0.5, axis=1)/n/n# 定义目标函数/ndef objective(x):/n k, n, m = x/n return sum((k * q1 * (q2**m) / r**n))/n/n# 定义约束条件：y > 0/ndef constraint(x):/n return sum((x[0] * q1 * (q2**x[2]) / r**x[1])) - 0.01/n/n# 初始化参数的猜测值/nx0 = [1, 1, 1]/n/n# 求解最小化目标函数的参数/nresult = minimize(objective, x0, constraints={'type': 'ineq', 'fun': constraint})/n/n# 输出结果/nk, n, m = result.x/ny = objective([k, n, m])/nprint(f'最小引力子 y 的值为：{y}')/nprint(f'常量 k 的值为：{k}')/nprint(f'常量 n 的值为：{n}')/nprint(f'常量 m 的值为：{m}')/n/n/n请注意，以上代码假设你的Excel文件中的数据已经按照列名的方式存储在对应的列中。你需要根据实际情况修改列名或者调整代码以适应你的数据格式。另外，约束条件中的0.01是一个任意的小值，你可以根据实际情况调整该值来满足y > 0的要求。