除了突出显示的行之外，代码与前面的示例非常相似 。以下是差异：
这是解决方案：
事实证明 ， 最佳方法是排除第一种产品而只生产第三种产品 。
就像有许多资源可以帮助您学习线性规划和混合整数线性规划一样 ， 还有许多具有 Python 包装器的求解器可用 。这是部分列表：
其中一些库，如 Gurobi，包括他们自己的 Python 包装器 。其他人使用外部包装器 。例如 ， 您看到可以使用 PuLP 访问 CBC 和 GLPK 。
您现在知道什么是线性规划以及如何使用 Python 解决线性规划问题 。您还了解到 Python 线性编程库只是本机求解器的包装器 。当求解器完成其工作时，包装器返回解决方案状态、决策变量值、松弛变量、目标函数等 。
如何用python绘制简单条形图？如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlibpython线条函数的使用 。
条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图python线条函数，简单解释下python线条函数：条形图也叫长条图（英语python线条函数：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表 。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量 ， 通常利用于较小的数据集分析 。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达 。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？
当！当！当！就是下图的这个样子：
图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：
由于这只是最简单的一个条形图 ， 实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦 。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其python线条函数他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的 ， 那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？
当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了 。
先看一眼数据长什么样子：
根据这个数据源绘制出的图形如下 ， 由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：
很多时候 ， 我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图 ， 比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？
理解plt.bar()主要参数
其实也不难 ， 只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height ， width，bottom，orientation 。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的 。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用：
上边的几行代码输出的图形如下：
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