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标题: 数学建模需要怎样的编程水平? [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-5-20 15:56
标题: 数学建模需要怎样的编程水平?

6 T: }1 j7 G1 H1 a" X数学建模需要怎样的编程水平?( u7 l. k( ?$ ^* G
作者:胖咸鱼y
6 ^9 B7 N3 U6 @. g/ ^' C链接:https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/184485396
, B' t. A2 I0 X' k来源:知乎* z+ x* I6 L" ]: q
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
. t, S8 S, d  @( y0 x. @( ?
* F& v8 c" [9 N: ?# S1 }. b0 z0 j# v* s2 I( s这应该是最后一次更新。/ M6 `8 x! s) h7 a6 i
首先控诉一下这个多灾的暑假,一年不生一次病的我,从八月初就开始重感冒,重感冒刚好不知道吃错了哪家无良的外卖,急性肠胃炎住院(中间拖了两天,住院的时候还蛮严重的)打吊瓶吃药吃咸菜。稍微好一点就骗家长说自己完全好了就返校了。回到学校的第一天晚上就又重感冒了(.....)应该是之前的细菌还在等我回来:)喝着热水吃着药吸着鼻涕打着喷嚏...都这副惨状了,电脑忽然间罢工了,把老伙计送到专卖店去修,没说什么毛病,只说要寄到石家庄去修。:)到今天还没修回来,后天就是国赛前的模拟了,凌乱状....
" k  t( ~( e# `4 Q. G! T9 X7 h回归正题。
7 N- Z) d6 q( X. W5 U$ ~$ l: ^6 Upython入门的教程在网上随便一搜就能搜到很多,当初我是跟着小甲鱼学习的+ t( G" q4 @% C, ~1 `* {/ e
[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩
6 {. O# |  Y/ o1 J( Z( N1 e- l对于新手蛮不错的教程,开倍速秘制带感(网易云课堂上也有课程,就可以在移动端开倍速)$ q+ C1 W0 J% |

. G! I- D# i" T- u4 \: K5 _" p9 }这里着重安利一下北大的python数据结构课程:( o7 g$ b6 j+ L9 Z' y& y5 M
数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室
9 w) {  B( {7 V* `7 u因为我之前一直在找数据结构的python版本,终于找到了,好东西分享一波。5 T/ d1 z9 A/ |( I1 H: T
! G0 r* k2 d/ s
我没看视频,我把讲义down下来k过了一遍,收获还是挺大的:
5 A  |/ F* M: H  c: |我的课堂代码摘抄:数据结构(python) - .delete - 博客园
1 k* }9 c5 ^/ s' R. J8 j* @8 y& E9 G  l' E, H
然后是一些建模方法的python实现:
. H  d$ g. U* b, c4 o( z动态优化   --------->  学习北大数据结构动态优化一章。
& {+ v% w2 r& p线性最优  ---------->  scipy.optimize.linprog
/ S9 S( Z5 e7 s3 Y' k5 b9 ~最小二成拟合  ---------->  numpy.ploy1d
9 d7 l) x' o2 K( Z5 s多项式拟合  ---------->  没有现成方法,自己写0 i5 E9 H- n0 ^5 k$ N
聚类  ---------->  from  sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier (KNN): q" F* L* x6 A9 W
                         from sklearn.cluster import KMeans(KMeans)) {$ C; {2 l8 ^$ n
决策树  ---------->  form sklearn.tree import DessionTreeClassifier( ]: _& z' m4 _, ]( t0 k
贝叶斯算法(朴素贝叶斯)  ---------->  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   , m# G: [3 ^2 _% O3 F
支持向量机  ---------->  from sklearn import svm      ( n& q8 n, B5 L- s: ]
回归  ---------->  from sklearn import linear_model (这里边包括了线性,逻辑,随机树森林
9 O  h8 r% P# m' V; E                                                                                    多项式,岭回归等等)
9 e" g) E  X* e: o主成分  ---------->    import sklearn.cluster.DBSCN0 B$ w# I( A% d% N
绘图  ---------->    import matplotlib.pyplot as plt' u$ P; r0 c( {0 G( `8 g
                           import seaborn as sns
  t, c  r& k; j  V  Q数据结构  ---------->    import pandas as pd(Series,DataFrame)5 w7 e8 k& w& V
+ j. g5 m7 g$ a2 h( F0 c

) j; V3 P2 q: e1 k0 j+ B基本上我能想到的就是这些了,其他的一些像对曲线的处理或者解方程等等我一般都使用Matlab做。当然以上的所有方法在lingo都能实现。我用Matlabh+lingo做了一次Kaggle的泰坦尼克之灾,得分一样,但是点点点明显比敲代码要舒服的多。
7 {' W6 e5 @/ X$ D5 D7 P: z只撸了一个base model,慢慢的再优化。
* U3 ?. K9 t" s4 R% ~3 f* a! }& w# B3 w. C; z6 G0 w; ^
   代码用到的一些方法:
. C$ y; L  s3 R$ H* W) {#Pandasimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#Numpy,Matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#MLfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.svm import SVC,LinearSVCfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB#Osimport osos.chdir("C:\\Users\\pangxianyu\\Desktop")# Z# p# {4 ^: a9 P  V+ d9 F
以上,一个对python有兴趣的自学小白,如果有错误欢迎及时斧正。- j6 ]1 N* W7 x: E7 P; j
: I  C4 C6 W, B" N

9 U  ]8 s% ^$ p预祝大家都取得好成绩!% A4 V" Q- k: m& d% @7 {
(希望我电脑快点修好...../ o; B5 ~$ t7 A; A% h
                                                                                    -----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑/ D6 ^2 Z  q& }/ r1 I
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7 X2 S$ M( u! w6 M, O$ r+ c校级复试过了,来补充一下。+ x; N& H+ S% s6 q
python相较于matlab和lingo有一个对新手不太好的地方是没有很多的参考事例。7 @, C0 g  T4 B7 ]
拿这次复试来说,之前我一直是用python的,之前老师说过对语言没有要求,考前一天忽然题目有要求用的软件,临时抱佛脚在网上找了一个matlab实现的《数学建模和编程》里边整本书都是数学建模的例子和用matlab实现的代码。而我在之前搜索专门的python书籍没找到这么专业的。所以还没入坑的推荐数学软件。
& ]) m6 R- b) o! Z考试的时候四道题全部用的python实现,然后再在matlab中找到对应的方法,提交答案的时候提交matlab程序。为什么这么做?因为在我看来python确实好用啊= ̄ω ̄=,提前四十分钟交卷。
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但是过程一波三折,提交的版本是中途保存的一个版本,上边只写了两道题,不过还算走运,顺利拿到了国赛和夏令营的入门券。3 I( [: {0 `9 X
这个暑假打算一边参加夏令营,一边把数学建模上的知识用python 实现一遍,目前实现了线性最优,最小二乘法,多项式拟合,聚类,主成分,回归算法(建模叫分类)等等吧。" r' I( P- }" y* D  y6 b% ]$ {- v8 e
给自己挖个坑,所有方法都实现后会把博客地址贴在这里。9 i+ [& j* V5 r/ ?+ y" L0 e
加油。
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/ v; A/ p* h1 m% e当初只是随手一答,有人点赞,诚惶诚恐,把答案重新编辑下:)
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今年准备参加,培训的时候老师讲了画图用matlab,数学分析用SPSS,lingo,还讲了几个例子,我去,画图不就是python中的matplotlib库,聚类降维神经网络不就是机器学习sklern中的kmeans,knn,neturework吗。。。. V) K  X/ q. {! D3 D

+ ~; Q- q. I: l' a参加校选赛的题目是关于共享单车时空配比,题目没有给数据,网上也找不到,我就花了点时间在gitub上找了个轮子自己改了改,用python爬虫爬的天津地区摩拜单车的数量和坐标,再用kmeans聚类,matplotlib画图。
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2 t! ?6 Z5 L$ B4 ~' {1 B# u选择上边那些软件的话其它答主已经说的很详细了,参见他们的回答即可。$ [7 o( s- d" i
如果选择python的话,需要掌握的有:& q1 J% H; X9 O9 _8 Q; T  X
1、python版本的选择与安装+ f8 o' C% F3 _& l! ^3 ^6 q
     对比VC,python的安装需要费点时间,如果熟悉Linux会轻松很多。目前py2x和py3x共存,在刚入门的时候需要看你选择的是哪个版本,不同版本支持的包不同。多说一句,用2x的话如果用到3x的method,import futuer就好了,但是3x是主流和未来的方向XD
5 V) f; w0 q6 b: |9 W(下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。)
: W. n  G" g# h+ a, t3 a) D2、IDE的选择
) A( J; A  E( |     推荐jupter book。我目前使用的python为py36,sklearn的env是py27。在jupter book上边创建好kernels,然后切换kernel就可以达到切换env的作用。
( E! `# r. ^' Y. M3、基本操作和包
' j" _# H; _; R, ?/ E    如果上边的基础准备都做好了,开始学基础操作,基本的教学视频就好了,重点掌握集合,列表,元组,函数,方法,for,magic(如果有时间的话),基本的四则运算,赋值什么的。python作为一门胶水语言,又以对程序员友好著称,学习起来我认为不是很痛苦,我之前有C,Java和Matlab的基础,学的比较快。
) r) R% Z. ^/ }: @7 Z% d3 `    包的话重点掌握numpy,pandas,matplotlib,这些里边是数学运算,文件处理和图形绘制,建模的时候都会有用,重点掌握。其他的分类,回归,聚类,降维,神经网络,相关性分析之类的都在sklearn中(即机器学习中大名鼎鼎sciki-learn的简称,不过不要被吓到,它的数学思想和你学的概率论和数理统计差不多,单纯的调用的话看看文档和技术博客就好,需要我推荐的话可以私信或留言:)3 L  B+ r  T0 l0 L' X
    还有一个包是谷歌推的tensorflow,它的领域是多重神经网络和深度学习,如果还有精力的话可以去探索,私以为建模的数据量和复杂程度会使它的学习深度不会太深,它上场的机会不大。/ g9 q, i& x- A* e4 n% e
人生苦短,我用python。
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2 O' C8 C/ A  l  C/ a8 r最后提一点,python作为一门语言,它的学习成本可能要比上边那些软件要大。
; f- w8 _* @9 A献给那些想做建模走python技术栈的人,希望可以帮到你们。- i$ `2 g: o5 @: s! n
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