是否有关于scipy.optimize.linprog或其他python线性编程函数所需内存的文档

我有一个问题，有288000个变量，6个上限约束，24个等式约束，参数是有界的（所有都必须是正的，其中一半也有一个最大值）。当我使用8GB虚拟机调用scipy.optimize.linprog时，我遇到了一个内存错误。这是预期的吗？是否有关于此函数使用多少内存的文档

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我发现这篇论文“大规模随机LP问题的并行分布式存储单纯形”迈尔斯·鲁宾·J.A.朱利安·霍尔·科斯明·G.佩特拉·米海·阿尼特斯库肯定有一些线索。但是，如果我一开始就把问题设置错了，那么一个新的算法就帮不了我。

我对此表示怀疑。对于Python/numpy代码，很难整齐地指定内存需求。此外，我还必须研究：，看看Python本身完成了多少工作，而不是被发送到某个编译库。在获得MemoryError时显示stacktrace可能会有所帮助。它应该显示哪个操作正在创建过大的数组。当然，重要的是总的内存使用量，但通常一个特定的内存使用量要比其他内存使用量大得多。理论和实践之间有很多差异（因为它严重依赖于您的数据）。因此，如果不了解您的数据，就很难回答。我只能给你一个负面（个人）评论：

scipy.linprog

是最差的LP解算器之一。我认为它甚至在内部使用密集矩阵（不是100%确定），这也可能会有问题。也许试试别的。我可以推荐cvxpy（一些用于证明凸性的开销；但是好看的数学表达式；可以使用许多差异解算器；默认的ECO）和一些较小程度的PALL（在windows上使用cbc），只是为了更清楚：具有LPs特殊处理的解算器：，（基于单纯形的开源和免费），（开源但不免费），，mosek（商业；至少gurobi免费用于学术工作）。能够解决LPs的更一般问题的解决者（开源和免费/基于IPM）谢谢，伙计们，我真的很感激。事实证明，我对问题的线性化处理效果不好，所以这次我可能不得不使用非线性优化。我忘记了cvxopt，过去也使用过它。我对此表示怀疑。使用Python/numpy代码很难精确地指定内存需求。我还必须在以下位置学习代码，以查看h与发送到某个已编译库相比，Python本身完成了多少工作。在获取MemoryError时显示stacktrace可能会有所帮助。它应该显示哪个操作正在创建一个过大的数组。当然，重要的是总内存使用量，但通常一个特定的操作要比其他操作大得多。有理论和实践之间存在很多差异（因为它严重依赖于您的数据）。因此，如果不了解您的数据，很难回答。我只能给您一个负面（个人）评论：

scipy。linprog

是可用的最差LP解算器之一。我认为它甚至使用密集矩阵（不是100%确定）内部也可能存在问题。也许可以尝试其他方法。我可以推荐cvxpy（一些用于证明凸性的开销；但数学表达式不错；可以使用许多差异解算器；默认ECO）和一些次要的纸浆（在windows上使用cbc），只是为了更清楚：具有特殊处理LPs的解算器：，（基于simplex的开源和免费），（开源但不免费），，mosek（商业；至少gurobi免费用于学术工作）。解决更一般的问题，可以解决LPs，（基于开源和免费/IPM）谢谢，伙计们，我真的很感激。事实证明，我对问题的线性化效果不好，所以这次我可能不得不使用非线性优化。我忘记了cvxopt，过去也使用过它。