選python做數學建模還是不錯的。python 是開源的,開源的東西生機勃勃,眾人拾柴火焰高,全世界的編程高手都在為 python 增磚添瓦,目前官方(pypi.org)顯示有10多萬個第3方庫,而且貌似每天以數百個新庫的速度在增加,如此龐大的第3方庫,幾乎涉及各行各業各領域,你想做點什么事情,隨便找找一般總有適合你的基礎庫別人已經做好了,你直接拿來用事半功倍
這里是用python解決數學建模的一些問題,用到的是python3.x,scipy,numpy和matplotlib。
先補充一些基本的數據知識
1、numpy.array()
在基礎操作里,array和list是不區分的(在索引和刪除一些操作還有運行時間上會有區別),python也沒有array這個數據結構。array是由numpy這個數值計算工具包定義的。因為很多操作必須要求是在array上進行(list會出錯)所以需要掌握。以下參考官方文檔。
import numpy as np
一、線性規劃
選擇scipy.optimize.linprog進行線性規劃問題的求最大最小值問題。學習材料:官方文檔。
這里不討論具體問題,只涉及數學方程轉換成函數語言進行求解的過程,參考書籍:數學建模算法與應用。
二、多項式的最小二乘法曲線擬合
利用numpy.polyfit。
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