将大型数组变量（类型 = 对象）导出到 CSV 文件

Question

我在 Python 中使用 APM 的 Gekko 来解决优化问题。两个主要的决策变量 (DV) 是大数组。问题已成功收敛，但是，我需要将这些表的结果放在 excel 工作表中以供进一步工作。

示例变量名称是 's'。由于在 Gekko 中创建的数组是 GKVariable/Object 变量类型，我不能简单地使用：

pd.DataFrame(s).to_csv(r'C:\Users\...\s.csv')

因为结果为数组的每个单元格提供了模型中定义的每个变量的标签（即 v1、v2 等）

在内核中使用 print 's' 将显示优化结果中的数组编号，但由于列数较多，因此其格式不能保证每一行都是矩阵的新行。

是否有另一种解决方案可以仅复制 DV 's' 的结果值，使其成为普通的 np.array 而不是对象类型变量？对此持开放态度。

Answer 1

您可以使用 s[i].value[0]`` for steady state problems (IMODE=1orIMODE=3) ors[i].value[:]``` 访问所有其他值的数组IMODE options。这是一个将结果写入文件的简单示例 pandas 和 numpy.

import numpy as np
from gekko import GEKKO
import pandas as pd

m = GEKKO(remote=False)

# Random 3x3
A = np.random.rand(3,3)
# Random 3x1
b = np.random.rand(3,1)

# Ax = b
y = m.axb(A,b)
m.solve()

yn = [y[i].value[0] for i in range(3)]

print(yn)
pd.DataFrame(yn).to_csv(r'y1.csv')
np.savetxt('y2.csv',yn,delimiter=',',comments='')

将大型数组变量（类型 = 对象）导出到 CSV 文件

Exporting large array variables (type = object) to CSV files

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