) s" m, t0 C* n7 ~& @* BACMer数学建模Python编程起步笔者一建模小白，同时也是一名ACMer。寒假期间学完了数学建模所需的一些编程知识，磕磕碰碰渐渐入门。在此为想要参加数学建模的ACMer分享一些经验。该文该帖系笔者原创，笔者刚入数学建模时，对于数学建模应该怎么样去编程也同样非常迷茫，在网上也没有找到相关的经验贴，故在此给大家分享几点经验。该文会长期更新，欢迎在评论区交流。# `" ]8 Q$ p1 K k
* m8 L; ]5 y N$ t2 I数学建模和ACM的区别# D! P. I" L% A; O! }7 m* j. Q
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相比于ACM，数学建模编程主要有以下几点区别：, X! K7 N% A/ w- b( K
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1.ACM的编程多是用来直接处理一些算法问题，需要对算法进行创新应用，重点在于算法；而数学建模中的编程多是用来运行算法模型以获得所需的数据，或者是画图、画表格之类的，很多算法模型都是现成的，有很多ACM中的诸如Floyd的算法已经被封装成模块。有趣的是，他们可能是以伪码表示的，并不像ACM模板，都已经写好代码了，这时，就需要各位大佬根据伪码翻译成计算机所能理解的语言。ACM重在算法，数学建模编程虽然也需要对算法模型进行创新，但更多的，重在计算，重在选择最优的模型达到最优的效果。 p! i& Q2 U! p h ' Q+ t9 | o7 S4 e8 x2.比赛方式不同，ACM是在指定地点进行比赛，时间通常只有紧张的5个小时，在这5个小时内，需要各个队员的精神高度集中的投入到算法问题的解决中来，而且程序必须是在一定效率的情况下运行（比如比赛时程序应该在1s结束，只能占用256mb的空间，如果在时空限制下没有完成算法问题的解决，是不能记分的）有的题目可能做不出。而数学建模则在3天甚至更长的时间比赛，比赛地点一般在学校提供的教室里，可以随便自由出行，甚至可以是在家（比如今天坑爹的新冠病毒疫情，想必许多美赛选手都是在家比赛）。一般数学模型的解法只有最优最劣与否，没有对错。% y ?3 [' N8 F3 S) x5 D* U+ o
4 B6 x& @1 z$ H) k5 Q8 l4 |3.可访问资料的范围不同，ACM允许携带纸质资料，选手们通常会把平时浏览过的一些有意义的博客打印下来，还会打印好相关资料，如ACM模板等，在比赛的时候还会有志愿者们巡逻考场，不允许携带电子设备和U盘等进入考场，考场也通常会打开电子屏蔽器，屏蔽相关信号，切断与外界的交流。而数学建模则多要靠自觉，在比赛期间不能通过QQ等通信工具与其他选手交流比赛，要上传给学校。但除了要保证是自己做的以外，其他的互联网资源都是可以访问的。这时，强大的信息检索能力就重要了起来，可以在网上搜索相关的有用的模型，用计算机的语言实现。也有一些学长只是准备了20几天，靠着强大的学习能力获得了省一。. X! l2 f7 _* x! c' O
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4.拿奖的难易不同。虽然数学建模和ACM在各自的领域都是属于家喻户晓的顶尖水平的竞赛。但是其实数学建模的水分还是总体上比ACM要高的。有的人也表达过相同的看法，通常一支队伍如果在ACM方面取得了某些奖项，一般情况下，这个队伍里的每个人总还是有两把刷子。但是如果是数学建模，可能就不一定了，输出的可能就是一个人，其他人只是用来给那个人加油助威的。从每年获奖的情况来看，从获奖总数和参加人数来说，ACM的奖项含金量更高。但这并不意味着数学建模没有用， 在数学建模的过程中，将学到很多平时学不到的科研的知识，比如论文的撰写和发表啊。而且数学建模相比于ACM，更加贴近科学。如果ACM和数学建模都能发展好，应该对时下大火的人工智能研究有好处，也能跟大概率获得算法相关的Offer。" ~9 j* t/ l* {7 p6 {' ]' V
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语言的选择( {- \# M, {3 l7 N1 B/ I6 [6 G- O' H
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目前主流的应用于数学建模的编程语言主要有两种，他们分别是Matlab和Pyhton。 p& B7 S- e( n3 N* p; _8 A) ]" x6 M
Matlab语言的历史比较早，美国MathWorks公司出品，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。在Pyhon还没有问世前，广泛应用于数学。优点是学起来方便，要学的东西相对较少，适合不喜欢折腾的小白玩家，缺点是闭源，扩展性低下，除了数学之外没有太多的用途。% J+ {) q* h2 u3 J* v
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这里推荐一个Matlab语言的学习网站：https://www.w3cschool.cn/matlab/ : v! l/ i+ x- y4 G# n! V, R8 g, P( u+ ]+ }
Python的大名相比大家都知道，他在深度学习，爬虫，机器学习等方面有很多应用，并且扩展性好，有丰富的功能和优质而成熟的社区，免费，开源，体积小，应用范围广，是未来的主流语言。我在这里向ACMer推荐这种语言，在以后的工作中，也可能经常用的到，并且以后要学习深度学习和机器学习的相关知识时，还会要用到它。但Python对于编程小白则不太友好，可能需要折腾很久。8 X# t" e% y( H. \, F
' e# c" Z% j- n/ u: M0 ^这里也推荐一个Python3语言的学习网站：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html ' o, { X( l. V' w' A; m 8 v( R3 }4 c2 K, \注意，我们学的是Python 3.x，不是python2.x，他们两者的语法是有区别的，Python3.x更新 ( _, g/ n1 z1 U [5 {& |9 B& @5 S3 U3 x. X
这个网站上还有Python小实例，可以做一做，提高熟练度，一定要动手去做，如果不动手，到时候就会很生疏+ t& T, R9 d4 A- q1 w
- h/ g. O1 _. F5 \" Uhttps://www.runoob.com/python3/python3-examples.html 6 R1 X$ P% Z" w( A' h% a, y! s+ P! f% G: Q
下面是一本网红书籍，几乎是Python入门首选，大家也可以看看，不过个人觉得，还是上面的这个网站写的好，这本书漏了很多 0 K( n& Z+ L" _$ A- W 2 z8 ~; e7 u& q) b6 o \. a $ n7 W6 f% {6 M8 S& ]8 j2 S1 l6 U6 U6 @! m' F6 _
一些需要进一步学习的包 4 y* ]3 C/ P( A/ i# u3 b" z$ L- ]1 O! a0 h" z! |
Python的包在他们官网一般都有详细的教程，可惜的是，他们大部分是英语的。国内有些包的教程还没有人翻译成中文，或者相比英文版缺斤少两。推荐大家阅读英文原版，如果实在看不懂就看中文版 $ f4 @1 k& n. J7 P7 s- k W7 ]1 ~- m8 R" Z$ ^* I+ N: c
首先，需要学完数据分析三剑客Numpy，Matplotlib，Pandas。这三个包基本上在数学建模中经常用到，一定要掌握，下面分享的是他们的一些教程： ) ]1 K8 {0 y5 ^" m4 G' Y" }( T, _5 f: U 2 e: S% F {0 [3 \& h0 N$ X, ^numpy ; }5 \3 V2 G% g中文 https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html * H. y; V) r: F$ X英文 https://numpy.org/doc/* I v, B8 I& o
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matplotlib. k w2 ]& {# Z7 u7 I
中文 https://www.matplotlib.org.cn4 ?5 }8 Q0 J4 c3 \5 h
英文 https://matplotlib.org/contents.html $ p8 n8 R; Z( q- }) q$ B3 T( {' `7 A% E5 H- x/ r
pandas( Q; J: I) K2 B! ]
中文 https://www.pypandas.cn $ h6 ^ |3 l X7 E0 m英文 https://pandas.pydata.org/docs/ & A5 l) c$ R8 X9 w4 f0 H . \) e- _1 T0 `! ~0 q下面列举需要学习的一些包及其用途，大家可以参考参考，搜索他们的官网找到教程学习1 L- o0 z r; ?( V
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数学计算：sympy numpy pandas 5 d$ W' t r S5 ]! `数据分析：statsmodels2 ~4 d# i: y( w
图像处理：opencv pillow/ y2 ^4 |$ i) T# }/ @0 Y6 z1 o. m
遗传和进化算法：geaty, ^# z6 `; r. l5 u/ t9 B
数据可视化：pyecharts seaborn matplotlib " \5 w* F1 w. b, Z% r机器学习：sklearn scipy0 V! _/ L$ B* h% n
数学规划优化：gurobi0 M* A9 \! N+ E+ W9 i
原文链接：https://blog.csdn.net/STL_CC/article/details/1047406891 f( F- o/ H6 j. g" ?4 ^( q7 ~# W
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g. y/ r4 W- H% p 作者: 柠檬草lll 时间: 2020-3-26 17:38
发表回复不错的资源 6 V" S+ R- v1 E/ j% _( N8 M$ r