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ACMer数学建模Python编程起步

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

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    发表于 2020-4-6 11:23 |只看该作者 |倒序浏览
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    ; o3 [$ u( h8 ~& s
    ACMACMer数学建模Python编程起步er数学建模Python编程起
    " W5 {! R) D( U& ~0 r' Q$ x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。
    % \# ]$ [; k- v2 M# `2 ?: M
    0 Y( }3 Y5 k! j1 W: |1 [+ f数学建模和ACM的区别
    $ s6 Z( m' B4 A6 i5 t/ ^% T4 a2 F( P$ y- J5 H
    相比于ACM,数学建模编程主要有以下几点区别:
    . L, ^+ s1 F4 g. H8 q, \5 L: G! Q; ]; g9 v7 g0 d- ]
    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。
    " A/ ]; Y; F- f% }5 L" j4 f3 M4 z" {9 f4 n: n: a8 K  v
    2.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。/ f6 O5 {( [* k+ a, q
    / S; N/ Q- k5 D6 j$ C9 R' z
    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。
    - }' C2 {& o8 {% e0 N" l5 S  v
    ) _! j) A/ |# T2 }6 |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。
    ! h, {" P: I0 [
    5 l! ?0 N' v+ F$ R语言的选择
    % e! x% H, T. H$ F9 z% M! O" w/ e0 u/ D% Z7 R. y
    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。3 u( i1 v1 n4 p# P
    $ C6 q" G7 N5 _- b
    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。
    2 V( H3 q. x. h* ~0 T8 u( ]: Y1 e9 L) Z2 \" l% c# E
    这里推荐一个Matlab语言的学习网站:https://www.w3cschool.cn/matlab/0 m! Z3 |2 d* H6 K/ I

    2 Y& o7 ?2 s: F: U0 N# ]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。+ O7 m+ c" V# h
    % g- R  c7 O1 n, J3 X4 l
    这里也推荐一个Python3语言的学习网站:https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html0 X5 h; `+ G9 v

    ! H" }4 Q8 t5 Z- X8 Z& R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
    . W* f! z) ^: V. x/ T2 A& a  n( W
    5 E0 H. N. k3 h7 W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7 T) A7 R$ q) B( @/ B1 a6 g# W

    9 r/ o& r. p% I3 Shttps://www.runoob.com/python3/python3-examples.html
    ; q6 x+ a, p" \% c) v2 ~7 b
    : Y: p0 J* @# U7 O+ N5 J) m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( X5 K+ x  P3 P+ h* _8 ^

    * S. P. T, a0 h( u: M" U: [" G% Y) Y" a
    7 ?/ p: n2 y1 `3 B& x' K2 f: ^0 m
    一些需要进一步学习的包& t; P5 W: s; j) I

    % V2 v- ~7 |" V* K8 ^3 RPython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
    # @, X% b% C: [, _1 I  }9 t9 a3 X1 Q
    5 I- n5 f' z) @! x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:
    . x1 w( l0 S0 P! l+ v: w* y6 v% f6 ^+ J6 n9 \
    numpy
    ( P! `2 y* F. r( ^" J中文 https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
    2 u6 ?: _$ F7 I, ^: s! ?* s# v英文 https://numpy.org/doc/1 ?, \. k  G4 e/ _. S+ ]
    . t2 ?: n! P& ]7 j3 K, V
    matplotlib' j# ^  Q  o* ^4 E
    中文 https://www.matplotlib.org.cn
    5 K: Q8 T2 W* x8 B9 O& Q& ~英文 https://matplotlib.org/contents.html
    $ a% _3 n6 t. ?, v' h, f9 @
    % Y" F: S3 i/ V1 \6 \/ i& s7 opandas3 w$ S  \4 u+ N5 q
    中文 https://www.pypandas.cn2 i1 Y, A8 u4 N/ O5 z8 @
    英文 https://pandas.pydata.org/docs/" e5 R' x; B5 K1 q) n+ e3 W- R8 Y; v2 k, ]

    ' D9 N7 d7 f6 y. v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* Y- l% l% t2 V! d

    6 b* W& Z7 x& y2 w- D6 t4 b数学计算:sympy numpy pandas* q  k" D- N" M( Z+ Q& S* ?
    数据分析:statsmodels$ r" J1 `% |1 Z
    图像处理:opencv pillow7 I5 \5 X( u8 Z1 [( Z1 ]
    遗传和进化算法:geaty
    ) s- E) g  E* m# z( Z数据可视化:pyecharts seaborn matplotlib3 t3 Q# S) L) W
    机器学习:sklearn scipy; s, K) M) [- i( N8 k# {
    数学规划优化:gurobi
    - q1 R- I7 d# n. m原文链接:https://blog.csdn.net/STL_CC/article/details/1047406890 g9 A9 [  y5 j5 s0 V0 l

    9 S4 l/ n; Q( x7 \6 L" V
    * E: g/ O5 Y8 ?0 O+ K+ p6 k
    zan
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    哈娃        

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