《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》 1.基本介绍： NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同，它是免费的开源软件。本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数
司守奎教授的讲解核心：这题不应该往排队论和综合评价上靠，而应该进行机理分析，整个讲解过程没有用到高大上的模型，都是一步一步推到出来的。第一问：问题核心，考虑出租车的经济效益：即考虑返回成本和等待时间返回成本：确定等待成本：排队等待的出租车数量可能乘坐出租车的乘客数量影响出租车效益的主要因素：(1)空载成本 (2) 载客收益：（3）乘客数：**小tick：**这个 （4）出租车等待时间可以考虑排队论
作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏*小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。本书所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困
第一章 线性规划1 线性规划1.1 线性规划的实例与定义1.2 线性规划的MATLAB标准形式是1.3线性规划问题解的概念1.4 线性规划的图解法1.5 求解线性规划的MATLAB解法例题2例题31.6 可以转化为线性规划的问题2 运输问题3指派问题3.1指派问题的模型3.2 求解指派问题的匈牙利算法4.对偶理论和灵敏度分析4.1原始问题和对偶问题4.2对偶问题的基本性质4.3灵敏度分析4.4参
数学建模线性规划
写在最前面： 我是一个刚学数模的小白，觉得把自己的思路和代码啊公式写出来能提升学习效率，在参考了司守奎老师的《数学建模算法与应用》（第二版）一书后想把自己的想法分享给大家！如果下面的有错误，欢迎指正~~~参考一些博主的解答和文档会把链接放出来~~~代码使用MATLAB操作，公式使用A
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2024-07-20 21:44:22
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本文参考的是司守奎，孙兆亮主编的数学建模算法与应用（第二版）TOPSIS的基本思路就是从各个特征中各自抽取出最优的特征值构成一个虚拟实际不存在的解，称之为正理想解；再从各个特征中各自抽取出最劣的特征值构成另一个实际不存在的解，称之为负理想解。 最后将原有的每个特征组视作实际的解，通过比较实际解与正理想解的欧式距离和负理想解的欧式距离来评判此解的优劣，即一个实际解距离正理想解最近，距离负理想解最远，
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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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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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
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2023-12-18 14:03:42
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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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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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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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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
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2024-01-13 12:56:38
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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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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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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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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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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
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2024-03-13 22:35:39
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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..
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2023-12-22 20:59:44
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