这篇文章主要介绍“怎么用Python做数学建模”,在日常操作中,相信很多人在怎么用Python做数学建模问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么用Python做数学建模”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!数学建模中,大多数人都在用MATLAB,但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言,而且速度慢还收费,最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。python对于数学建模来说,是个非常好的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库:numpy,scipy和matplotlib,三者基本代替MATLAB的功能,完全能够应对数学建模任务。下面列举几个python解决数学建模的例子:线性规划问题的求最大最小值问题123456789101112max: z = 4x1 + 3x2
st: 2x1 + 3x2
x1 + x2
x2
x1,x2 > 0
from scipy.optimize import linprog
c = [4,3] #默认linprog求解的是最小值,若求最大值,此处c取反即可得到最大值的相反数。
A = [[2,3],[1,1]]
b = [10,8]
x1_bounds = [0,None]
x2_bounds =[0,7]
res = linprog(c,A,b,bounds=(x1_bounds,x2_bounds))
多项式的最小二乘法曲线拟合1234567891011121314import numpy
as
np
import matplotlib.pyplot
as
plt
x = np.arange(1990,1997,1)
y = np.
array
([70 ,122 ,144 ,152, 174, 196, 202])
z1 = ployfit(x,y,1) #之前画过原始数据,数据走向为ax+b类型。故采用一次多项式拟合
p1 = np.ploy1d(z1)
yvalue = p1(x)
plt.plot(x,y,
'*'
,label =
'原始数据'
)
plt.plot(z1,yvalue,label =
'拟合曲线'
)
plt.xlabel(
'x axis'
)
plt.ylabel(
'y axis'
)
plt.legend(loc = 4 )
plt.tittle(
'多项式拟合'
)
plt.show()
方程求导12345678from __future__ import print_function
from __future__ import division
import numpy
as
np
import scipy
as
sp
import scipy.misc
def f(x):
return
2*x*x + 3*x + 1
print
(sp.misc.derivative(f, 2))
求不定积分123456789from __future__ import print_function
from __future__ import division
import numpy
as
np
import scipy
as
sp
import scipy.integrate
f = lambda x : x**2
print
(sp.in 香港云主机tegrate.quad(f, 0, 2))
print
(sp.integrate.fixed_quad(f, 0, 2))
求解非线性方程组1234567891011from __future__ import print_function
from __future__ import division
import numpy
as
np
import scipy
as
sp
import scipy.optimize
def f(x):
return
[5*x[1] + 3, 4*x[0]*x[0], x[1]*x[2] - 1.5]
ans = sp.optimize.fsolve(f, [0, 0, 0])
print
(ans)
print
(f(ans))
求解线性方程组1234567891011from __future__ import print_function
from __future__ import division
import numpy
as
np
import scipy
as
sp
import matplotlib.pylab
as
plt
import scipy.linalg
a = np.
array
([[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]])
b = np.
array
([10, 8, 3])
print
(sp.linalg.solve(a, b))
#
print
(sp.linalg.inv(a).dot(b))
到此,关于“怎么用Python做数学建模”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注开发云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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