우리는 꽤 오랫동안 호스팅 환경의 Jupyter 노트북에서 슬롯 사이트 추천를 사용할 수 있는 옵션을 제공해 왔습니다.https://jupyterhub.슬롯 사이트 추천com/. 이 페이지는 시작하기에 좋은 리소스이며 이 환경에서 슬롯 사이트 추천를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공합니다. [참고: jupyterhub.슬롯 사이트 추천com은 2023년 3월에 폐쇄되었습니다.]
우리는 이것을 로컬 설치에 사용할 수 있도록 해 달라는 많은 요청을 받았으며 이에 귀를 기울였습니다. 더 이상 고민하지 말고 시작하는 방법은 다음과 같습니다.
설치
윈도우
- 아직 Python 환경이 없다면 Python 환경을 설치하십시오. 우리는 다음에서 다운로드할 수 있는 miniconda를 사용할 것입니다.https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html .
- 아나콘다 프롬프트 열기
- 실행
conda create -n gmsjupyter python=3.8. 그러면 새로운 환경이 생성되고 필요한 종속 항목이 설치됩니다. - 다음으로 새 환경을 활성화하십시오.
conda는 gmsjupyter를 활성화합니다. - 다음으로 jupyterlab 설치
conda install jupyterlab - 판다 설치:
conda install pandas - 표 설치:
conda 설치 표
이제 슬롯 사이트 추천를 새로운 Python 환경에 통합할 때입니다.
CDc:\슬롯 사이트 추천\32\apifiles\Python\api_38python setup.py build -b%TEMP%\빌드 설치Jupyter 노트북을 위한 디렉토리를 생성하십시오(사용하겠습니다C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter여기), 그런 다음 디렉토리로 cd하세요.cd C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter.
이제 Jupyter를 시작할 수 있습니다.주피터 노트북. 노트북이 웹브라우저에 로드되면 다음을 사용하여 새 Python 노트북을 만듭니다.새로 만들기 > Python3.
리눅스
최신 Python이 설치되어 있다고 가정합니다.
- 이전에 pip를 설치하지 않았다면 pip를 설치하십시오:
sudo apt-get install -y python3-pip - 격리된 슬롯 사이트 추천 환경을 생성할 수 있는 venv 모듈을 설치하십시오.
sudo apt-get install -y python3-venv - Python 환경을 저장할 디렉토리를 생성하십시오:
mkdir 환경CD환경- 전용 슬롯 사이트 추천 환경 생성:
python3 -m venv gmsjupyter - 환경 활성화:
소스 gmsjupyter/bin/활성화 - Jupyterlab 설치:
pip3 설치 jupyterlab - 팬더 설치:
pip3 설치 팬더 - 표 설치:
pip3 설치 표
이제 슬롯 사이트 추천를 새로운 Python 환경에 통합할 때입니다.
CD~/슬롯 사이트 추천/gams32.1_linux_x64_64_sfx/apifiles/Python/api_38$python setup.py build -b%TEMP%/빌드 설치Jupyter 노트북용 디렉토리를 생성하십시오(사용하겠습니다~/슬롯 사이트 추천/jupyter여기), 그런 다음 디렉토리로 cd하세요.
이제 Jupyter를 시작할 수 있습니다.주피터 노트북. 노트북이 웹브라우저에 로드되면 다음을 사용하여 새 Python 노트북을 만듭니다.새로 만들기 > Python3. 아래 예제는 Windows에서 수행되었지만 Linux에서도 동일하게 실행되어야 합니다.
슬롯 사이트 추천용 jupyter 노트북 설정
슬롯 사이트 추천 Jupyter Notebook은 Python 3 커널을 기반으로 구축되었습니다. 따라서 기본적으로 노트북 셀은 Python 셀입니다. 셀은 Jupyter 매직 기능을 사용하여 슬롯 사이트 추천 셀, 즉 슬롯 사이트 추천 구문이 있는 셀로 변환될 수 있습니다(셀의 첫 번째 줄은%%슬롯 사이트 추천). 슬롯 사이트 추천 매직 명령을 사용하면 Python Jupyter 노트북에서 슬롯 사이트 추천 지원이 가능합니다. 슬롯 사이트 추천 코드를 실행하는 것 외에도 슬롯 사이트 추천와 Python 간에 데이터를 전송할 수 있습니다. 슬롯 사이트 추천 매직 명령을 활성화하려면 확장 프로그램을 로드해야 합니다.gams_magic:
%load_ext gams_magicJupyter 노트북에서 슬롯 사이트 추천를 실행하는 것과 관련된 몇 가지 유용한 명령이 있습니다. 슬롯 사이트 추천와의 교환에 유용한 Pandas 데이터 프레임의 일부 변환 기능이 노트북에 수집되었습니다.DataTransform.ipynb. 이를 사용하려면 다운로드하세요.DataTransform.ipynb그리고 파일을 작업 디렉토리에 복사하세요.
다음 셀은 해당 노트북을 실행하고 다음과 같은 데이터 변환 기능을 수행합니다.gt_from2dim(아래 참조) 이 노트에서 사용할 수 있습니다.%%캡처노트북 실행의 출력을 캡처하고 출력을 복잡하게 만들지 않습니다.
%%캡처%DataTransform 실행.ipynb셀에서 하나의 출력이 충분하지 않은 경우가 있습니다. 두 개의 테이블을 표시하려는 경우. 표시 기능을 사용하면 이를 수행할 수 있지만 가져와야 합니다. 예를 들어 Python 목록을 표시합니다.
from IPython.display 가져오기디스플레이디스플레이([1,2,3])[1, 2, 3]슬롯 사이트 추천 코드 실행 중
슬롯 사이트 추천 코드 실행은 다음 중 하나를 사용하여 수행할 수 있습니다.%슬롯 사이트 추천(라인 매직) 또는%%슬롯 사이트 추천(세포 마법). 동안%슬롯 사이트 추천슬롯 사이트 추천 코드 한 줄을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.%%슬롯 사이트 추천전체 셀을 슬롯 사이트 추천 셀로 만듭니다.
%게임설정i;%%게임설정j;매개변수 p(i,j);매개변수 p2(i,j);슬롯 사이트 추천 컴파일러와 실행 시스템이 조정되어 선언이나 방정식 정의가 포함된 경우에도 슬롯 사이트 추천 셀을 여러 번 실행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 슬롯 사이트 추천 시스템에서는 불가능합니다. 다음 두 셀의 실행은 셀의 실행, 수정 및 재실행을 모방하는 문제를 일으키지 않습니다.
%%게임세트i/피터,폴,메리/,j/A,B,C/;매개변수 p2(i,j)/ 설정.i.세트.j1 /;%%게임설정i/i1*i5/,j/j1*j5/;매개변수 p2(i,j)/ 세트.i.설정.j1 /;슬롯 사이트 추천 셀의 출력은 볼 수 없습니다(셀에서 해결이 실행되지 않는 한, 아래 참조). 모든 출력은 로그 및 lst 파일로 이동됩니다. 정말로 이것을 보고 싶다면 마법 명령을 사용할 수 있습니다.%gams_log그리고%gams_lst로그 내용과 가장 최근 슬롯 사이트 추천 실행의 목록 파일을 표시합니다. 다음 셀에는 마지막으로 실행된 슬롯 사이트 추천 셀 또는 라인 매직의 목록 파일 내용이 표시됩니다.-e실행과 관련된 목록 파일의 섹션만 표시합니다:
%슬롯 사이트 추천 디스플레이 p2;%gams_lst-e실행
---- 20개 매개변수 p2
j1 j2 j3 j4 j5
i1 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
i2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
i3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
i4 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
i5 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000일이 잘못되었을 때
슬롯 사이트 추천 셀의 실행, 수정, 재실행에는 제한이 있습니다. 기호의 유형이나 차원이 변경되면 노트북을 처음부터 실행하고 다음을 통해 전체 슬롯 사이트 추천 데이터베이스를 재설정해야 합니다.%gams_reset. 예를 들어 매개변수를 선언했으므로p2이미 끝났습니다(i,j)우리는 마음을 바꾸고 다시 선언할 수 없습니다.p2으로매개변수 p2(i,i,j):
이렇게 하면 컴파일 오류가 발생하고 셀 실행 시 예외가 발생합니다:
%슬롯 사이트 추천 매개변수 p2(i,i,j);---------------------------------------------------------------
GamsExceptionExecution Traceback(가장 최근 호출 마지막)
<모듈>의 <ipython-input-9-49112f96e0c3>
----> 1 get_ipython().run_line_magic('슬롯 사이트 추천', '매개변수 p2(i,i,j);')
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py in run_line_magic(self, Magic_name, line, _stack_length)
2324 kwargs['local_ns'] = sys._getframe(stack_length).f_locals
self.builtin_trap이 있는 2325:
-> 2326 결과 = fn(*args, **kwargs)
2327 반환 결과
2328
슬롯 사이트 추천(self, line, cell)의 < decorator-gen-133>
<lambda>(f, *a, **k)의 ~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\IPython\core\magic.py
185 # 하지만 그 한 가지 상태만으로는 너무 과잉입니다.
186 def Magic_deco(arg):
--> 187 호출 = 람다 f, *a, **k: f(*a, **k)
188
189 호출 가능한 경우(인수):
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\gams_magic\gams_magic.py in 슬롯 사이트 추천(self, line, cell)
451 opt.traceopt = 3
452 open(jobName + ".log", "w")을 logFile로 사용:
--> 453 self.job.run(opt, 체크포인트=self.cp, 출력=logFile)
454 해결요약 = self.parseTraceFile(trcFilePath)
455
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\슬롯 사이트 추천\execution.py 실행(self, gams_options, 체크포인트, 출력, create_out_db, 데이터베이스)
905 raise 슬롯 사이트 추천workspace.GamsExceptionExecution("슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0이 아님(" + str(exitcode) + "), GamsWorkspace 생성자의 디버그 플래그를 DebugLevel.KeepFiles 이상으로 설정하거나 Working_directory를 정의하여 자세한 내용이 포함된 목록 파일을 받음",exitcode)
906 그 외:
--> 907 raise 슬롯 사이트 추천workspace.GamsExceptionExecution("슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0이 아님(" + str(exitcode) + "), 자세한 내용은 " + self._workspace._working_directory + os.path.sep + tmp_opt.output + "를 확인하세요.",exitcode)
908 self._p = 없음
909
GamsExceptionExecution: 슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0(2)이 아닙니다. 자세한 내용은 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter7.lst를 확인하세요.무엇이 잘못되었는지 알아내기 위해 다음을 사용할 수 있습니다.%gams_lst, 이는 도메인 목록을 재정의하려고 했음을 알려줍니다.
%gams_lst슬롯 사이트 추천 32.1.0 r75a5b5d 2020년 7월 31일 출시 WEX-WEI x86 64bit/MS Windows - 08/21/20 12:39:07 페이지 9
일반 대수학 모델링 시스템
편집
23 매개변수 p2(i,i,j);
**** $184,184
**** 라인 3 입력 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter7.gms
**** 184 도메인 목록이 재정의되었습니다.
**** 2 오류 0 경고
컴파일 시간 = 0.000초 3MB 32.1.0 r75a5b5d WEX-WEI
사용자: 슬롯 사이트 추천 평가 라이선스 S200819/0001CO-GEN
슬롯 사이트 추천 Software GmbH, Frechen 사무소 DCE839
**** 파일 요약
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\_gams_py_gcp0.g00을 다시 시작하세요.
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter7.gms를 입력합니다.
출력 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter7.lst
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\_gams_py_gcp6.g0을 저장하시겠습니까?
**** 사용자 오류가 발생했습니다.와 함께%gams_reset슬롯 사이트 추천 데이터베이스를 재설정하고 다른 유형과 도메인/차원으로 기호를 선언할 수 있습니다. 슬롯 사이트 추천 데이터베이스의 다른 모든 항목도 사라졌습니다. 따라서 집합 i와 j도 다시 선언해야 합니다.
%gams_reset%게임설정i,j; 매개변수 p(i,j), p2(i,i,j);Python에서 슬롯 사이트 추천로 데이터 푸시
%gams_pushPython에서 슬롯 사이트 추천로 데이터를 전송합니다. 데이터 푸시에 지원되는 데이터 유형은 목록, pandas.DataFrame 및 numpy 배열입니다.
# 데이터로 Python 목록 정의
i=['i1', 'i2', 'i3']j=['j1', 'j2']p=[('i1', 'j1', 1.1), ('i1', 'j2', 2.2), ('i2', 'j1', 3.3), ('i2','j2', 4.4), ('i3','j1', 5.5), ('i3', 'j2', 6.6)]%gams_push i j p위에서 언급한 바와 같이 a%%슬롯 사이트 추천셀 또는%슬롯 사이트 추천그리고%gams_push라인 매직은 출력을 생성하지 않습니다. 데이터가 슬롯 사이트 추천에 있는지 확인하려면 슬롯 사이트 추천에 기호를 표시하고 목록 파일의 해당 부분을 출력할 수 있습니다.
%슬롯 사이트 추천 디스플레이 i,j,p;%gams_lst-e실행
---- 15개 세트
i1, i2, i3
---- 15개 세트
j1, j2
---- 15개 매개변수 p
j1 j2
i1 1.100 2.200
i2 3.300 4.400
i3 5.500 6.600다음 셀은 Python 목록을 pandas.DataFrame으로 변환하고 값에 2를 곱한 다음 IPythons의 데이터프레임을 표시합니다.디스플레이. 실제로 변환된 p2를 표시합니다(함수를 통해gt_pivot2d노트북 상단에서 실행되는 DataTransformation 노트북에 있음) 테이블이 더 보기 좋게 보입니다. 다음으로, 우리는 다음을 통해 pandas.DataFrame을 슬롯 사이트 추천로 보냅니다.%gams_push명령. 슬롯 사이트 추천를 통해디스플레이그리고 목록 파일의 관련 부분의 출력에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다.%gams_push성공:
가져오기 판다 as pd
# Python 목록 p를 pandas.Dataframe p2로 변환하고 이를 슬롯 사이트 추천로 보냅니다.
pp=pd.데이터프레임(p)# 값에 2를 곱합니다:
pp[2]= 2*pp[2]# 더 나은 버전의 데이터프레임을 표시합니다:
디스플레이(gt_pivot2d(pp))%슬롯 사이트 추천 매개변수 pp(i,j)%gams_push pp%슬롯 사이트 추천 디스플레이 pp;%gams_lst-e| j1 | j2 | |
|---|---|---|
| i1 | 2.2 | 4.4 |
| i2 | 6.6 | 8.8 |
| i3 | 11.0 | 13.2 |
실행
---- 25개 매개변수 pp
j1 j2
i1 2.200 4.400
i2 6.600 8.800
i3 11.000 13.200데이터를 슬롯 사이트 추천로 푸시하기 위해 numpy 배열을 사용할 때 데이터는 밀도가 높은 것으로 가정됩니다. 해당 세트는 푸시되는 데이터에 따라 1..n, 1..m 등에서 자동으로 정의됩니다.
가져오기 넘피 으로 np
데이터=[[[1.1,-1.1], [2.2,-2.2]], [[3.3,-3.3], [4.4,-4.4]], [[5.5,-5.5], [6.6,-6.6]]]p3=np.배열(데이터)%게임설정i, j, k; 매개변수 p3(i,j,k);%gams_push p3%슬롯 사이트 추천 디스플레이 i,j,k,p3;%gams_lst-e실행
---- 34개 세트
1, 2, 3
---- 34개 세트
1, 2
---- 34세트k
1, 2
---- 34 매개변수 p3 3차원 매트릭스
1 2
1.1 1.100 -1.100
1.2 2.200 -2.200
2.1 3.300 -3.300
2.2 4.400 -4.400
3.1 5.500 -5.500
3.2 6.600 -6.600슬롯 사이트 추천에서 Python으로 데이터 가져오기
라인 마법%gams_pull슬롯 사이트 추천의 데이터를 다양한 형식으로 Python으로 전송합니다. 지원되는 형식은 목록(기본값), pandas.DataFrame 및 numpy 배열입니다. 다음 예에서는 세트를 가져옵니다.i, j및 매개변수p3슬롯 사이트 추천에서 목록으로. 다차원 기호의 경우 레코드는 Python 튜플이 됩니다. 현재 이름 바꾸기 기능%gams_pull gamsSym=pySymbol아직 지원되지 않습니다.
%gams_pull p3 i j디스플레이(i,j,p3)['1', '2', '3']
['1', '2']
[('1', '1', '1', 1.1),
('1', '1', '2', -1.1),
('1', '2', '1', 2.2),
('1', '2', '2', -2.2),
('2', '1', '1', 3.3),
('2', '1', '2', -3.3),
('2', '2', '1', 4.4),
('2', '2', '2', -4.4),
('3', '1', '1', 5.5),
('3', '1', '2', -5.5),
('3', '2', '1', 6.6),
('3', '2', '2', -6.6)]
스위치-d목록 대신 슬롯 사이트 추천 데이터로 pandas.DataFrames를 채웁니다. 슬롯 사이트 추천로 푸시되거나 당겨지는 데이터프레임은 매우 구체적인 레이아웃을 가지고 있습니다. 레코드 인덱스가 있으며 슬롯 사이트 추천 도메인은 데이터 프레임의 열로 표시됩니다. 매개변수의 경우 추가 항목이 있습니다.값열. 변수와 방정식의 경우 추가 열을 찾습니다.레벨, 한계, 하위, 상위및규모. 방법머리()IPython에서 사용됨디스플레이pandas.DataFrame의 처음 5개 레코드만 제공합니다.
%슬롯 사이트 추천 변수 x(i)/ 1.L1, 2.M3 /;%gams_pull-d i j p3 x디스플레이(i, j, p3.머리(), x)| i | |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| j | |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| i | j | k | 값 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1 | 1.1 |
| 1 | 1 | 1 | 2 | -1.1 |
| 2 | 1 | 2 | 1 | 2.2 |
| 3 | 1 | 2 | 2 | -2.2 |
| 4 | 2 | 1 | 1 | 3.3 |
| i | 레벨 | 한계 | 하위 | 상위 | 규모 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1.0 | 0.0 | -inf | inf | 1.0 |
| 1 | 2 | 0.0 | 3.0 | -inf | inf | 1.0 |
다음에서 사용할 수 있는 데이터 변환 기능DataTransformations.ipynb이 형식과 Python에서 다른 변환을 표시하는 데 더 적합한 형식 사이를 변환하는 데 도움이 됩니다. 다음 줄은 변환 기능에 대한 간략한 개요를 제공합니다.
%슬롯 사이트 추천 매개변수 r(i,j); r(i,j)=uniformInt(1,10);%gams_pull-d r디스플레이(r,gt_pivot2d(r),gt_from2dim(gt_pivot2d(r),['나','j','값']))| i | j | 값 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 2.0 |
| 1 | 1 | 2 | 9.0 |
| 2 | 2 | 1 | 6.0 |
| 3 | 2 | 2 | 4.0 |
| 4 | 3 | 1 | 3.0 |
| 5 | 3 | 2 | 3.0 |
| 1 | 2 | |
|---|---|---|
| 1 | 2.0 | 9.0 |
| 2 | 6.0 | 4.0 |
| 3 | 3.0 | 3.0 |
| i | j | 값 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 2.0 |
| 1 | 1 | 2 | 9.0 |
| 2 | 2 | 1 | 6.0 |
| 3 | 2 | 2 | 4.0 |
| 4 | 3 | 1 | 3.0 |
| 5 | 3 | 2 | 3.0 |
스위치-n목록 대신 슬롯 사이트 추천 매개변수로 numpy 배열을 채웁니다. 이 형식은 매개변수에서만 작동합니다! 슬롯 사이트 추천 데이터는 조밀한 numpy 배열로 삭제됩니다.
%슬롯 사이트 추천 매개변수 p4(i,j)/ 1.1 1, 2.2 2 /;%gams_pull-n p4디스플레이(p4)배열([[1., 0.],
[0., 2.],
[0., 0.]])문제해결 및 힌트
- 노트북 경로에는 공백이 포함되어서는 안 됩니다. 노트북 파일 자체(*.ipynb)가 가능합니다.
- 작업 디렉토리에 생성된 임시 파일은 디버깅에 유용합니다. 아래를 참조하세요. 임시 파일의 이름 지정은 그다지 복잡하지 않으므로 동일한 디렉터리에서 동시에 두 개의 노트북을 실행하는 경우(다른 브라우저 탭에서) 파일 이름 지정이 충돌할 수 있습니다. 이 문제가 발생하면 하위 디렉터리를 만들고 노트북을 하위 디렉터리로 이동하세요.
- 슬롯 사이트 추천 코드를 실행하는 동안 오류가 발생하면(노트북 예외는 GamsExecption임) %gams_lst를 사용하여 목록 파일(*.lst)을 검사하는 것이 유용할 수 있습니다. 목록 파일의 경로는 실패한 셀 출력의 마지막 줄에서 찾을 수 있습니다.
%슬롯 사이트 추천 매개변수 pt(i,j,l)---------------------------------------------------------------
GamsExceptionExecution Traceback(가장 최근 호출 마지막)
<모듈>의 <ipython-input-25-4c01a25a5766>
----> 1 get_ipython().run_line_magic('슬롯 사이트 추천', '매개변수 pt(i,j,l)')
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py in run_line_magic(self, Magic_name, line, _stack_length)
2324 kwargs['local_ns'] = sys._getframe(stack_length).f_locals
self.builtin_trap이 있는 2325:
-> 2326 결과 = fn(*args, **kwargs)
2327 반환 결과
2328
슬롯 사이트 추천(self, line, cell)의 < decorator-gen-133>
<lambda>(f, *a, **k)의 ~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\IPython\core\magic.py
185 # 하지만 그 한 가지 상태만으로는 너무 과잉입니다.
186 def Magic_deco(arg):
--> 187 호출 = 람다 f, *a, **k: f(*a, **k)
188
189 호출 가능한 경우(인수):
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\gams_magic\gams_magic.py in 슬롯 사이트 추천(self, line, cell)
451 opt.traceopt = 3
452 open(jobName + ".log", "w")을 logFile로 사용:
--> 453 self.job.run(opt, 체크포인트=self.cp, 출력=logFile)
454 해결요약 = self.parseTraceFile(trcFilePath)
455
~\miniconda3\envs\gmsjupyter\lib\site-packages\슬롯 사이트 추천\execution.py 실행(self, gams_options, 체크포인트, 출력, create_out_db, 데이터베이스)
905 raise 슬롯 사이트 추천workspace.GamsExceptionExecution("슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0이 아님(" + str(exitcode) + "), GamsWorkspace 생성자의 디버그 플래그를 DebugLevel.KeepFiles 이상으로 설정하거나 Working_directory를 정의하여 자세한 내용이 포함된 목록 파일을 받음",exitcode)
906 그 외:
--> 907 raise 슬롯 사이트 추천workspace.GamsExceptionExecution("슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0이 아님(" + str(exitcode) + "), 자세한 내용은 " + self._workspace._working_directory + os.path.sep + tmp_opt.output + "를 확인하세요.",exitcode)
908 self._p = 없음
909
GamsExceptionExecution: 슬롯 사이트 추천 반환 코드가 0(2)이 아닙니다. 자세한 내용은 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter19.lst를 확인하세요.%gams_lst슬롯 사이트 추천 32.1.0 r75a5b5d 2020년 7월 31일 출시 WEX-WEI x86 64bit/MS Windows - 08/21/20 12:54:55 페이지 28
일반 대수학 모델링 시스템
편집
49 매개변수 pt(i,j,l)
**** $120
**** 라인 3 입력 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter19.gms
**** 120 알 수 없는 식별자가 세트로 입력되었습니다.
**** 오류 1개 경고 0개
컴파일 시간 = 0.000초 3MB 32.1.0 r75a5b5d WEX-WEI
사용자: 슬롯 사이트 추천 평가 라이선스 S200819/0001CO-GEN
슬롯 사이트 추천 Software GmbH, Frechen 사무소 DCE839
**** 파일 요약
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\_gams_py_gcp0.g00을 다시 시작하세요.
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter19.gms를 입력합니다.
출력 C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\gamsJupyter19.lst
C:\Users\manns\Documents\슬롯 사이트 추천\Jupyter\_gams_py_gcp16.g0을 저장하시겠습니까?
**** 사용자 오류가 발생했습니다.