Перенос аналитического решения оптимизации в numpy

Дано: Программа которая вытягивает данные из двух файлов excel, перемножает их и результат записывает в новый файл. Требуется дописать программу в соответствии с условием.
С помощью метода множителей Лагранжа (ограничения в виде равенств) с применением условия Куна-Таккера требуется перенести уравнения (см. фото) в код.

Матрица с фото уже выдает желаемый результат в программе (результат устраивает), но требуется научить программу подтягивать значения из excel неравенства на фото. Соответственно требуется человек знакомый с https://intuit.ru/studies/educational_groups/945/c...

A = np.array([[2,0,0,0,-15,-1,0],[0,2,0,0,-8,-1,0],[0,0,2,0,-2,-1,1],[0,0,0,2,-1,-1,0],[15,8,2,1,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0],[0,0,1,0,0,0,0]])

A

array([[  2,   0,   0,   0, -15,  -1,   0],
       [  0,   2,   0,   0,  -8,  -1,   0],
       [  0,   0,   2,   0,  -2,  -1,   1],
       [  0,   0,   0,   2,  -1,  -1,   0],
       [ 15,   8,   2,   1,   0,   0,   0],
       [  1,   1,   1,   1,   0,   0,   0],
       [ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]]) 

b = np.transpose(np.array([.6,.4,.2,.8,11.728,1,0.01]))
b

array([6.0000e-01, 4.0000e-01, 2.0000e-01, 8.0000e-01, 1.1728e+01,
       1.0000e+00, 1.0000e-02])

v = np.linalg.solve(A,b)
v

array([ 0.65057143,  0.23      ,  0.01      ,  0.10942857,  0.09159184,
       -0.67273469, -0.30955102])