数学建模需要怎样的编程水平？

杨利霞

4 c/ w; O# V8 q7 u" d, [1 L5 \) ^数学建模需要怎样的编程水平？
) L* _# S6 }" h, |作者：胖咸鱼y
' E$ V2 p% H4 Q1 R- K链接：https://www.zhihu.com/question/61102199/answer/184485396
$ Q- l- G5 H' |, h( b来源：知乎
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! k0 M4 b" h. {* t8 b  k  T% p这应该是最后一次更新。
, L' f8 A6 u4 t$ i- u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....
& A" v- f- W( m. k8 d3 ~$ v  ~3 y' ?回归正题。
* g3 Y' z3 w: c- y1 fpython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
[小甲鱼]零基础入门学习Python_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩
9 _# M' H  G# b9 H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）

这里着重安利一下北大的python数据结构课程：
0 o7 G( H, k& Q, @: v数据结构与算法2015春季 - 北京大学新一代GIS研究室
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。

, ~2 v2 H( ?! q6 `3 Y4 Z我没看视频，我把讲义down下来k过了一遍，收获还是挺大的：
  K/ G- P9 R- f! ~; a5 Q4 D) j4 A我的课堂代码摘抄：数据结构（python） - .delete - 博客园
- r2 p- h2 h! [0 v4 V* A
然后是一些建模方法的python实现：
( z7 G1 b3 j9 H* ^1 [7 N; h动态优化   --------->  学习北大数据结构动态优化一章。
线性最优  ---------->  scipy.optimize.linprog
2 T0 n* q* a% l( U最小二成拟合  ---------->  numpy.ploy1d
* e, C7 \8 U  ]2 h4 K5 F7 i多项式拟合  ---------->  没有现成方法，自己写
5 K8 |$ s+ A1 Y+ [( B聚类  ---------->  from  sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier （KNN）
- `. Z/ J  O; ^6 z5 e1 H                         from sklearn.cluster import KMeans（KMeans）
决策树  ---------->  form sklearn.tree import DessionTreeClassifier
0 T$ R% C3 z$ K- J+ ^& {6 f贝叶斯算法（朴素贝叶斯）  ---------->  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   
* K0 J6 j2 Z! P支持向量机  ---------->  from sklearn import svm      
$ u6 e) f; @" J$ }$ [回归  ---------->  from sklearn import linear_model （这里边包括了线性，逻辑，随机树森林
* N; }3 k/ s- y$ x                                                                                    多项式，岭回归等等）
主成分  ---------->    import sklearn.cluster.DBSCN
绘图  ---------->    import matplotlib.pyplot as plt
                           import seaborn as sns
! f2 _- t9 Q. S9 N0 g. q数据结构  ---------->    import pandas as pd（Series，DataFrame）
' y; O9 W9 ~: A$ E- H% V3 N0 [
0 x( j' L* O% y1 ~
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。
/ L6 H$ O) y8 y4 R只撸了一个base model，慢慢的再优化。
& L+ E6 i4 `9 `; F
   代码用到的一些方法：
#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")
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。
3 p% }5 J9 s. B

预祝大家都取得好成绩！
（希望我电脑快点修好.....
' q; ?' |0 t; b                                                                                    -----发布自求爷爷告奶奶借来的电脑
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, J2 l$ N' M& H& x) o--------------------------------------------最后一更分割线---------------------------------------
  x4 F0 q7 ~7 W5 u7 i& {校级复试过了，来补充一下。
( i( h3 f& \  M- tpython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。
, G* Z/ b3 V6 F& F$ z5 }! W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。
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。

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。
0 c6 ?" H  `! \1 E: m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。
1 K/ V$ r: |% a( 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。
加油。
17-07-07
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2 ~! l; o  r8 P当初只是随手一答，有人点赞，诚惶诚恐，把答案重新编辑下：）

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。。。
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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。

/ m+ B5 f. u9 K5 K- O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。
如果选择python的话，需要掌握的有：
9 d! ?- v4 E* S9 @( P0 E9 ]; o1、python版本的选择与安装
     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
（下边的sklearn和tensorflow就是不同的python 版本。）
. I6 e* W' u) I9 h1 F: B, b8 i2、IDE的选择
     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。
0 m- v. w3 J  O3、基本操作和包
# T  ^" ?: v1 k    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。
3 r8 V* \9 `( Y    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：）
    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。
2 |3 @1 s; e9 v8 f1 }; C0 e: r人生苦短，我用python。
8 Q0 J( d0 \& k
# A* u# e3 t. g7 ]7 R: H" t; z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。
献给那些想做建模走python技术栈的人，希望可以帮到你们。



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