初めてのpython cvxpy

はじめに

これは 株式会社 RetailAI X Advent Calendar 2023 の 2 日目の記事です。

昨日は @10long さんの記事でした。RWKVをjuliaで試してみる

本日は、「初めてのpython cvxpy」 です。
今年、使う機会があったので少しだけ書きます。

なぜcvxpy

できるだけ数式のままの表現で書けるので初心者にやさしい。

とりあえずやってみる

実行環境は「Google Colab」

!pip install cvxpy
!pip install --upgrade cvxpy

公式サイトのTOPページの例を参考にやってみます。

import numpy as np
import cvxpy as cp

A = np.array([
    [ 1.76405235,  0.40015721,  0.97873798],
    [ 2.2408932 ,  1.86755799, -0.97727788],
    [ 0.95008842, -0.15135721, -0.10321885],
    [ 0.4105985 ,  0.14404357,  1.45427351]
])

b = np.array(
    [0.76103773, 0.12167502, 0.44386323, 0.33367433]
)


n = len(A[0]) # 用意する変数の数
x = cp.Variable(shape=(n,))

objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(A @ x - b))
constraints = [
    0 <= x, 
    x <= 1
]
prob = cp.Problem(objective, constraints)
print(prob)

prob.solve(verbose=True)

xの値を見てみます

print(x.value)

[2.35157320e-01, -5.06468160e-23, 2.61728416e-01]

ちょっとした気付き

いろいろポチポチやってた時の気付きになります。

x = np.array([
    [1,2],
    [3,4],
    [5,6]
])
print(sum(x), np.sum(x), x.sum())

実行結果：[9 12], 21, 21です。
numpyとcvxpyは似ている箇所もあり、復習になりました。

感想

ある程度決まった問題に対して、Google Colabで数値を少し変えてポチポチやってみるといい感じでした👍

明日は、@yoshitake_tatsuhiroさんです。お楽しみに！

参考

この記事は以下の情報を参考にして執筆しました。
・CVXPY
・【python cvxpy】モデリング言語cvxpyを利用して数理最適化問題を解く