目录第一章 python使用入门1.1 Python核心工具库1. Numpy2. SciPy3. Matplotlib4. IPython5. SymPy6. Pandas1.2 Python基本数据类型第一章 python使用入门1.1 Python核心工具库1. Numpy（1）强大的多维数组对象（2）复杂的函数功能（3）集成c/c++和FORTRAN代码
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2023-09-20 15:22:45
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一、导入数据1.直接赋值2.读取 Excel 文件3.代码示例import pandas as pd
# 读取数据文件
def readDataFile(readPath): # readPath: 数据文件的地址和文件名
try:
if (readPath[-4:] == ".csv"):
dfFile = pd.read_csv(readPa
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2023-09-13 23:36:51
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1.3Python中的复合数据类型（1）list列表的使用#list列表
a = ["张三","男",23,"江苏","硕士","已婚",["身高175","体重51"]]
print(a[0])
print(a[-1])
print(a[-1][1])
print(a[-3:])
print(a[:3])
print(a[::2])
print(a[0:-1])
print(a[6])输出结果
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2023-09-07 15:32:50
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Mathematic in Modeling with Python 之数据预处理标准化：数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。标准化基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。但即使数据不服从正
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2024-07-20 21:56:49
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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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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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Python中常用的数学建模Scipy发布时间：2020-09-10 16:56:48阅读：116本篇文章为大家展示了Python中常用的数学建模Scipy，代码简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。三剑客之Scipy前面已经说过，最初的numpy其实是scipy的一部分，后来才从scipy中分离出来。scipy函数库在numpy库的基础上增加了众多的数
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2023-10-25 10:24:29
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1.数据导入是所有数模竞赛的第一步编程求解一个数模问题，问题总会涉及一些数据。有些数据是在题目的文字描述中给出的，有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的，还有些数据是需要自己搜集的。不论是哪种方式获得的数据，也不论哪种类型的问题和算法，首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中。如果数据格式有问题，轻则读取数据时发生错误，要浪费时间去查找和解决，在数模竞赛中就会让人非常焦躁。数据
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2024-06-18 09:19:21
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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，拥有强大的第三方软件包支持，例如矩阵运算
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2023-08-01 20:06:42
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数学模型与python基础（1） 从今天开始码一个数学建模教程，尽管讲数学建模的课程和教材各有各的思路， 但是数学建模是利用数学工具分析实际问题，个人认为应当要从如何把一个实际问题变成数学问题开始讲起，所以第一部分先讲一讲数学模型是什么，有什么数学建模的方法，以及python的一些基础知识。什么是数学模型呢？就如上文所说，数学建模的问题本质就是把一个实际问题变成一个数学问题，然后用数学工具去解决它
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2023-09-07 15:35:22
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第一步，提出问题.·列出问题中涉及的变量，包括适当的单位。·注意不要混淆变量的常量。·列出你对变量所做的全部假设，包括等式和不等式。·检查单位从而保证你的假设有意义。·用准确的数学术语给出问题的目标。 第二步，选择建模方法.·选择结局问的一个一般的求解方法。·一般地，这一步的成功需要经验、技巧和熟悉相关文献。 第三步，推导模型的数学表达式.·将第一步中得到的问题重新表达成第二步
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2023-06-06 22:03:01
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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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数学模型与python基础（3.1）第一章讲了什么是数学模型，介绍了传染病学的sir模型。那么我们就趁热打铁从微分方程相关的数学模型以及相关的数学计算过程开始介绍。微分方程数学模型因为有很多系统虽然很难直接描述变量之间的关系，但是很容易描述变量和其微小增量或变化率的关系式，因此可以通过微分方程构件系统的数学模型。建模时，我们需要根据建模目的和问题分析做出简化假设，并且按照内在规律或类比法建立微分方
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2023-09-29 07:05:09
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很多小伙伴遇到了苦恼，队友说用哪个哪个语言建模？那实际用哪个比较好呢？数学建模使用的语言主要是MATLAB和Python，其他的如java等不是很常见。代码对比对比例子哪种好？对比例子准确说来，MATLAB不是一种语言，它是一个软件，但是这个软件使用的语言跟C++相似，但是又有点不同的语言形式。比如说循环，递增一个数： C++for (int a=10;a<20;a+=1)
{
cout&l
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2023-06-06 21:56:27
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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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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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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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