在Python中使用Cplex调用set_coefficients时遇非整数值错误求助

针对你遇到的报错，以下是几个实际可行的排查和解决方向：

• 强制转换索引为原生Python整数类型
  如果你传入的rows或cols是numpy整数类型（比如numpy.int64），即使数值是整数，CPLEX的Python API也可能无法识别为合法的整数索引。可以显式转换为原生int：

  rows = [int(r) for r in rows]
  cols = [int(c) for c in cols]
  prob.linear_constraints.set_coefficients(list(zip(rows, cols, vals)))
  

• 将zip迭代器转为列表
  Python3中zip()返回的是迭代器而非列表，部分版本的CPLEX API可能对迭代器的处理存在问题，转为列表后再传入：

  coeffs = list(zip(rows, cols, vals))
  prob.linear_constraints.set_coefficients(coeffs)
  

• 排查索引范围合法性
  确认rows中的每个元素都小于你添加的约束总数（即len(my_rhs)），cols中的每个元素都小于变量总数（即len(c)）。索引越界有时会触发非预期的类型错误提示。

• 检查vals的数值有效性
  虽然错误提示指向整数问题，但也可以确认vals中没有NaN、inf这类非法数值，确保所有系数都是有效的浮点数或整数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Iñaki Rodríguez Longarela