用python去搞数学建模可行性大不大？

杨利霞

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5 L% W3 d2 y! U( Y& K( H作者：张晋
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, i) c$ z6 c0 e* v- K( o9 c3 P首先考虑学习成本，在已经有了C语言的基础上再速成python是非常容易的，然鹅，相信我，Matlab会更容易上手的，写代码就跟打草稿一样简单。此外，Matlab自带精美的帮助文档，说明详细，还附带经典例子，如果你需要实现某样功能，可以直接按F1进入帮助文档搜索，而如果换成python，你就要去上网搜索，然后下载对应的库，万一出啥问题安装不上还是挺闹心的（即使我安装了anaconda也因此为安装库的问题烦恼）
' R. w$ h' R! x4 cpython是很强大的，科学计算有numpy，scipy，sklearn等等，这方面MATLAB的大部分功能python都能做到，但是毋庸置疑MATLAB更轻松方便，而且在帮助文档加持下更容易上手。
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& n2 \6 I, v1 R这是我们美赛建立的一个最优化模型，模型本身是挺复杂的，但抽丝剥茧将其向量化后，通过MATLAB最优化工具箱的自定义优化问题求解器，最后的代码也不复杂，反而简洁直观
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python也许有某个神奇的库能实现这样的功能吧，不过搜索＋学习使用注定是个漫长的过程，如果非要用python的话，倒也勉强吧。
至于速度的问题，我个人认为建模的精髓在于数学模型的建立，编程只是一个验证合理性的方法，速度的快慢真的不重要。
最后，我的建议是队伍里一个人负责数学建模并使用MATLAB来完成这个模型的求解，至于美术建模和爬取数据什么的可以交给另外一个使用python的队友。我们论文的地图是队友用python画的，我试着用MATLAB和mathematica去画地图，画倒是能画，但过程实在令人捉急，最后还是还是放弃了。
所以说队伍里最好两门语言都会，但如果只能学一门的话我推荐MATLAB（另外我真的很好奇如果用C语言会写成啥样）


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