前言数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。随着近年来python的兴起，数学建模的语言不仅限于c、c++和matlab，python由于本身自带的科学计算库以及一些图形可视化库，pyt
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2023-07-07 00:10:51
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我是猿童学，本文是根据司守奎老师《数学建模算法与程序》的书本内容编写，使用其书中案例，书中的编程语言是MATLAB、Lingo，我将使用Python来解决问题。接下来的一个月我将学习使用Python来解决数学建模问题。将记录下学习中的笔记和部分案例。 1、线性规划1.1 线性规划的实例与定义例 1 某机床厂生
例12：一只游船上有800（1000）人，一名游客不慎患传染病，12（10）小时后有3人发病，由于船上不能及时隔离，问经过60（30）小时，72小时，患此病的人数。(与人口模型和Logistic模型类似)先用python和matlab模拟我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import random
import matpl
在数学建模中主流的编程语言是MATLAB，但随着python/R中数学软件包的不断完善，熟悉这两种编程语言的同学也可以快速数学建模的编程环节。后面我们将介绍几种常见数学建模算法的python实现，旨在展示python在本领域的强大威力。 1
问题描述 你希望通过几种常见算法的实现，了解python在数学建模中的能力。2 解决方案 python除了丰富的原生数据结构外，拥有强大
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2023-08-16 10:00:08
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instance1：求解下列线性规划问题 s.t. 代码：from scipy import optimize
import numpy as np
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
#要与A对应，是二维矩阵
Aeq
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2023-06-06 21:38:56
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JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv', nrows=11856)
df.head
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2023-06-29 15:34:36
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1.4 函数1.Python中定义函数的语法#自定义函数的语法形式
def factorial(n):
r = 1
while n > 1:
r *= n
n -= 1
return r
print(factorial(5))运行结果： 120 这里使用了python中有关函数的定义，形式如上，python中的：是格式要求，如果缺少的话
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2023-10-03 08:40:13
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Topsis即优劣解距离法，数学建模中应用，这里大概写个代码，具体在使用的时候根据自己所需去优化import numpy as np
'''
第一步，
先写正向化函数，传入两个个参数，注意这里把矩阵定义成全局变量，所以不用再向函数中传入矩阵
第一个参数是所需要正向化的列数
第二个参数是哪种类型的正向化，1.极小性 2.中间型 3.区间型
注：如果是中间型的话会提示输入最佳值，区间型会输入两个，x_
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2023-09-07 15:33:23
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开始学习《数学建模算法与应用》，并补全之前缺失的各种数学知识。 （听说学习数学建模是最快的数学入门方式…… ） 以此为平台，记录一个小白的python科学计算+数学建模的学习历程，欢迎大家来喷。————我是分割线————首先，记录学习工具。python3+pycharm+各种常用的科学计算库（numpy, pandas, scipy, matplotlib等）从网上download了windows
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2023-06-06 21:51:58
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数据的属性数据对象➢ 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。 例如： ➢ 销售数据库: 顾客、 商品、销售 ➢ 医疗数据库: 患者、医生、诊断治疗 ➢ 选课数据库: 学生、教师、课程 ➢ 数据对象又称为样本、实例、数据点、对象或元组。 ➢ 数据对象用属性描述。数据表的行对应数据对象; 列对应属性属性➢ 属性(特征，变量)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。 例
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2023-08-16 21:02:22
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接着上回我们继续第三题
问题 3 对附件表单 3 中未知类别玻璃文物的化学成分进行分析，鉴别其所属类型，并对 分类结果的敏感性进行分析。
我们的分析：基于问题二的分类模型，计算出每个待测样本点与簇中心的平方欧式距离，与2中得到的变量与簇中心的理想距离范围进行比较，完成分类，通过给模型添加微小扰动，观察样本数据统计规律变化，给出敏感性分析。结果及分析： 该新模型对问题二的数
1.1 数学模型、数学建模与数学实验数学模型：为了一个特定目的，根据其内在规律，做出必要的简化模型，运用适当的数学工具，抽象简化出来一个由数字、字母或其他数学符号组成的数学结构。数学建模：用数学的方法建立数学模型，解决实际问题的过程。数学实验：一是利用计算机和软件对学习知识过程中的某些问题进行实验探究、发现规律；二是结合已掌握的数学知识，去探究、解决一些实际问题，从而熟悉建模、求解到数学分析的科学
引言在尝试了包括MATLAB在内的常用数学建模工具后，我最终选择了python来进行数据的处理和可视化工作，这里面有几点原因：MATLAB能做的事python能做吗？能，虽然有些事不如MATLAB方便但是python的各种库的支持都相当完善，完全可以应对数学建模的需求。MATLAB的市场占有率高很大程度上是由于市场惯性，因为MATLAB是个相当古老的软件，所以老的数模资料和培训老师都喜欢采用，代代
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2023-06-10 20:24:49
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文章目录关于cvxpy的坑你要知道!!!0 准备工作0.1 安装cvxpy库0.2 导入库1 混合饲料的比例问题2 最小化仓库租借费用2.1 问题分析2.2 模型假设2.3 符号说明2.4 模型建立3 护士值班问题4 销售代理点覆盖范围问题4.1 问题分析4.2 符号说明4.3 建模建立4.4 模型求解5 客车接送问题6 钢管下料问题7 1998年全国大学生数学建模竞赛A题（考虑投资阈值）7.1
2020数学建模亚太赛画图准备（Python-Matplotlib）Matplotlib本文用于自己学习笔记，以及新手小白借鉴。用到的函数都有相关解释。可以说是非常全面了。Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具。1. 简介Matploblib1.1 Figure在任何绘图之前，需要用Figure新建一个画板，开始绘图。import matplotlib.pyplot
【链接：https://pan.baidu.com/s/1Oqa0lMAAlvEM5x3GJRlr6w 提取码：zjxs】对于数学建模而言，最开始很多小伙伴用到的是Lingo、SPSS和Matlab，但随着时间的推移，更多小伙伴选择了Matlab和Python,目前仅用Lingo做一些基础的规划工作。但由于Matlab禁止哈工大和哈工程两所高校使用，导致学校老师和学生均不能
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2023-08-24 17:31:14
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数模学习目录SciPy 学习SciPy基本操作1-求解非线性方程（组）解题代码如下：运行x1、x2结果如下：解题代码如下：运行s2效果如下：2-积分3-最小二乘解4-最大模特征值及对应的特征向量运行结果如下：Numpy学习（续）1 Numpy 数学函数1-三角函数2-舍入函数2-1 numpy.around()2-2 numpy.floor()2-3 numpy.ceil()2 Numpy算术函数
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2023-08-12 20:31:39
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文章目录（一）简单陈述本文章的内容（二）常用导入文件方式（三）线性规划3.1 线性规划的一般模型3.2 运用python各种库和模块求解线性方程3.2.1 Scipy线性规划模型3.2.2 pulp线性规划模型3.2.3 cvxopt.solvers 模块求解3.2.4 用cvxpy库求解 （一）简单陈述本文章的内容python建模会持续更新，用途是只作为个人笔记。我博客中的所有资料都可通过我提
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2023-09-13 23:53:21
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Pandas读书笔记-数据分析①Serises1基本用法12基本用法2(对索引进行修改)3传入字典4判空isnull()5Series本身的属性-name②DataFrame部分1构建一个DataFrame2修改index和columns3列操作①增加新列②删除列③可以输入给DataFrame的数据4index对象index的方法和属性5reindex③1删除指定轴上的值2索引3loc方法和il
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2023-08-21 11:46:09
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这学期选了数学建模课，因为上学期学了MATLAB，这学期尝试使用Python完成数学建模。Python的基本语法其实很简单python的强大在于他的各种包，难也难在各种包。要想熟练使用各种包中的各种函数还是有一定难度的，有时候不知道为什么就掉坑里了。 昨天用python写了如下几个问题：1. 建立M-文件: 已知函数 计算f (-1), f (0.5), f (1.5)，并作出
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2023-07-04 17:41:44
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