Python 如何使用约束启动numpy数组

我想创建三个满足以下2个约束的三维向量

这个例子就是这样一个可行的解决方案

---

有没有办法用numpy做到这一点？如果没有，你建议什么套餐

从匹配的大小数组中，

a

和

b

：

In [181]: b = np.linspace(0,10,11); a = np.linspace(0,5,11); z=np.zeros(11)  

我可以通过将数组连接为列来构造一组（n，3）数组：

In [182]: v1=np.c_[a/2,z,b]                                                  
In [183]: v2=np.c_[-a,z,z]                                                   
In [184]: v3=np.c_[-a/2,z,b]                                             

它们符合约束条件

In [185]: np.allclose(v1+v2, v3)                                             
Out[185]: True

In [189]: np.allclose(np.linalg.norm(v2,axis=1),a)                           
Out[189]: True

---

除了

v1

（和

v3

）规范是

b

的倍数，可能是sympy:或pulp:通过三维向量，我想你指的是（n，3）形数组，不是（n，m，p）形数组，对吧？你能从2个1d数组开始吗，

a

和

b

？@hpaulj是的，我是指（n，3）。谢谢你clarifying@hpaulj我希望代码在任何可能的向量（可能在一个范围内，例如没有大于50的分量）之间进行选择。因此，仅仅选择规范的大小，即

a

和

b

是一个步骤。但第二步是确保它们符合求和要求。所以我不知道选择

a

和

b

有什么帮助。