pplpy 0.8.10

工作原理

对象和方法的名称与库中相同

>>> import ppl
>>> x = ppl.Variable(0)
>>> y = ppl.Variable(1)
>>> z = ppl.Variable(2)
>>> cs = ppl.Constraint_System()
>>> cs.insert(x >= 0)
>>> cs.insert(y >= 0)
>>> cs.insert(z >= 0)
>>> cs.insert(x + y + z == 1)
>>> poly = ppl.C_Polyhedron(cs)
>>> poly.minimized_generators()
Generator_System {point(1/1, 0/1, 0/1), point(0/1, 1/1, 0/1), point(0/1, 0/1, 1/1)}

从 ppl Python 模块中可用的对象和函数有

• Variable，Variables_Set，Linear_Expression（定义在 ppl.linear_algebra 中）

• MIP_Problem（定义在 ppl.mip_problem 中）

• C_Polyhedron，NNC_Polyhedron（定义在 ppl.polyhedron 中）

• Generator，Generator_System，Poly_Gen_Relation，point，closure_point，ray，line（定义在 ppl.generator 中）

• Constraint，Constraint_System，Poly_Con_Relation，inequality，equation，strict_inequality（定义在 ppl.constraint 中）

安装

该项目可在 Python 包索引 中找到，并可以使用 pip 进行安装

$ pip install pplpy

注意，如果您在非标准目录中安装了 gmp 和 ppl（例如，在 MacOSX 上使用 brew），那么在调用 pip 之前需要适当地设置变量 CFLAGS。例如

$ export CFLAGS="-I/path/to/gmp/include/ -L/path/to/gmp/lib/ -I/path/to/ppl/include/ -L/path/to/ppl/lib $CFLAGS"
$ pip install pplpy

使用 Cython

所有 pplpy 中的 Python 类都是扩展类型，可以与 Cython 一起使用。每个扩展类型都有一个属性 thisptr，它包含对 ppl 中相应 C++ 对象的指针。

完整的示例文件包括 tests/testpplpy.pyx 和 tests/setup.py。

源代码

您可以在 github 上找到源代码的最新版本：https://github.com/sagemath/pplpy

文档

文档的在线版本可在 https://www.sagemath.org/pplpy/ 中找到

编译 html 文档需要 make 和 sphinx。在构建文档之前，您需要安装 pplpy 包（sphinx 使用 Python 反射）。文档源代码包含在 docs 仓库中，其中有一个标准的 Makefile，包含一个目标 html。在 docs 仓库中运行 make html 会构建位于 docs/build/html 内的文档。有关更多配置选项，请运行 make help。

许可协议

pplpy 根据 GNU 通用公共许可证（GPL）的条款分发，该许可证由自由软件基金会发布；许可证的版本 3，或者（在您选择的情况下）任何后续版本。请参阅 https://gnu.ac.cn/licenses/。

需求

• PPL

• Cython（已测试 0.29 和 3.0 版本）

• cysignals

• gmpy2

在 Debian/Ubuntu 系统上，可以使用以下命令安装依赖项

$ sudo apt-get install libgmp-dev libmpfr-dev libmpc-dev libppl-dev cython3 python3-gmpy2 python3-cysignals-pari