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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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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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
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
# Python数学建模库简介
在数据科学、工程和金融等多个领域中，数学建模扮演着至关重要的角色。随着Python语言的流行，各种强大的数学建模库应运而生，极大地方便了研究人员和工程师进行复杂问题的模拟和分析。本文将介绍一些常用的Python数学建模库，并提供代码示例以帮助理解它们的应用。
## 常用的Python数学建模库
### 1. NumPy
NumPy是Python中进行科学计算
一：上代码
#比例法
def rate_method(p,n):
lst =[] #保存各组席位数
sum_ =sum(p) #人数和
k =0#临时变量
for i in p:
lst.append(i/sum_*n)
k += int(i/sum_*n)
文章目录数学建模笔记（一）python使用入门常用内置函数numpy数组创建合并与分割矩阵运算Pandas库读写EXCEL和CSV文件Matplotlib库 *二维绘图折线图：柱状图饼图子图三维绘图 数学建模笔记（一）python使用入门这一节课讲的比较基础，就把常用的库和函数列出来加深印象常用内置函数dir(__builtins__) # 查看所有内置函数和内置对象
help(函数名) #
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2023-06-25 11:21:10
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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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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
1.4 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
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
Python Vs MATLAB——从一次数模美赛的亲身经历谈python在数学建模竞赛中的应用说起数学建模中的编程软件，大部分人都会想到Matlab。Matlab应该是史上功能最强大的一门编程与数学仿真软件，许多复杂的数学问题对它来说都so easy。有经验的都明白，做数模少了MATLAB是万万不能的，什么画个图像啊，搞个拟合分析矩阵计算啊啥的没了它很难玩得转，但MATLAB也不是万能的，至少，
文章目录（一）简单陈述本文章的内容（二）线性规划例题（实战）2.1 实战题目2.2 符号规定和基本假设2.3 模型的分析2.4 模型的建立2.5 模型一的求解和分析2.5.1 （代码）求解模型一2.5.2 模型一（结果）分析2.6 模型二的求解和分析2.6.1 （代码）求解模型二2.6.2 模型二（结果）分析2.7 模型三的求解和分析2..1 （代码）求解模型三2.6.2 模型三（结果）分析2..
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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文章目录准备工作01 绘制双曲函数图像02 绘制伽马函数图像03 单个窗口绘制二次函数（k=1,2,...,6）04 根据不同K值绘制子图05 绘制二次曲面05-1 绘制单叶双曲面05-2 绘制椭圆双曲面06 题目无数据跳过07 求线性方程组的解方程组01 （求唯一解）方程组02 （求最小范数解）08 求非线性方程组的符号解和数值解数值解符号解09 已知f(x)和g(x)的表达式,求非线性方程组
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2023-08-07 01:06:00
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【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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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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