Python scipy-linprog中的二进制约束

我有一个线性不等式系统，我想用scipy.optomize.linprog来解决它。这是我调用linprog函数的代码：

res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=(0, 1), options={"disp": True})

它可以很好地解决我的系统，但我希望x[I]只能是0或1（没有分数）。有可能做到这一点吗

[0.0, 2.1239049166742128e-16, 0.0, 0.0, 0.5217391304347825, 1.0, 
0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 
1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 
0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.47826086956521746, 0.0, 
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 
1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,0.0]

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Linprog是一个LP解算器，假设所有变量都是连续的。你要找的是一个混合整数规划求解器。有关从Python调用MIP解算器的一些建议，请参阅。

您的意思是希望所有正值都为=1？我的意思是所有值都必须为整数（非小数），因此

res.astype（int）

有效吗？不，它抛出AttributeError:astype