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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
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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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

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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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    0 ?$ [9 S% x* K3 O) h# x' v0 T: M% e" \ACMACMer数学建模Python编程起步er数学建模Python编程起# z5 I1 B! j, D; D1 B9 A4 X+ J2 j2 F
    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。
    ; x2 A1 E8 U( D, y' _; I; d: S% e6 ?) s
    数学建模和ACM的区别
    6 \) P! S- }5 [1 o# [
    8 L9 V5 B3 M- s8 ~/ a相比于ACM,数学建模编程主要有以下几点区别:2 h/ ?1 d, o5 x7 l$ i

    ( q: a0 b9 e+ I: G$ b  c! S1.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。3 L# i2 \) k& I4 g) j$ M2 Q0 ], f
    ; r. e& h! Z5 I% [+ {
    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。
    . W; ]  s0 _8 z: s! x
    . r9 A4 k( S1 z( m$ M; E# }* r3.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。  }3 F& P- F' I+ m0 W' x
    + G2 Z7 Y5 z+ @) H' q
    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。) Y5 }( v* S1 c+ V3 l" G

    # m0 g+ b# @. k$ M$ }* t+ m语言的选择* y3 |9 v# U1 V9 v0 Y

    5 F" H. M+ C( _( e, X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。' {6 D, L4 H( K! z* M: ~
    ' r: R  ^4 H3 e; K
    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。
    1 r1 ]6 n( j3 ~) X# j  h* k' B1 v+ S1 r/ \8 _
    这里推荐一个Matlab语言的学习网站:https://www.w3cschool.cn/matlab/
    $ d+ d+ _0 ]( ~& c
    4 w6 ?# [+ ]- kPython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。: K8 F5 D- `: G& E
    4 p5 ?$ E. j+ J: H
    这里也推荐一个Python3语言的学习网站:https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html6 `- }0 T) |0 W9 x

    % ^8 G0 j7 g" `4 F  Q2 F, H$ _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, ?1 ?8 U' W* L: x$ S4 A$ k

    ' h6 j+ L7 O7 E0 C# I7 D7 F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1 _& T- e& }3 w# C  m
    1 H. Z1 k8 ?% ?
    https://www.runoob.com/python3/python3-examples.html
    2 c: f# I# L; {9 N+ I
    # |" e4 F9 _  Q* m5 t' j' O' a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
    1 P, d. {1 R" A; C7 Z' G, N7 r- l  R' P# w3 G# V
    7 f& o0 O/ F) m6 y$ `

    $ J/ u+ a+ ~  `% z; c% y# z4 e3 R! z一些需要进一步学习的包; u7 Q0 c0 |: }$ Y9 u
    ! D% _; d5 d, ]2 |6 R  M
    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6 j/ \7 U( c+ E

    $ c7 F( k, Z4 k2 _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:
    8 d% l7 _7 t+ \4 K: i8 _- F' L
    5 T( K% d1 \" C2 ^5 [numpy 6 N  k( u* e5 ^! G/ W5 u# D' q
    中文 https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
    + d* D% R( x+ y- A+ p: B英文 https://numpy.org/doc/
    6 C& n+ m# T/ _+ ], m& |
      M  I8 n, s- T5 \3 d! _  u+ Dmatplotlib
    , p0 q) `8 V# ^; X0 Q; G1 A* c中文 https://www.matplotlib.org.cn# P- b3 S' z7 w% q. Q6 R
    英文 https://matplotlib.org/contents.html' g  ], K4 c# ?, @0 s1 X( o

    # R9 g# j6 ]) `0 l1 e! m) H' a9 Rpandas
    + N% h! z2 u; v中文 https://www.pypandas.cn" n9 _* X" f& f; l' A# Q
    英文 https://pandas.pydata.org/docs/! Z8 h3 ^$ x; d8 v

    + _3 n; O- d: C& [% ?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0 }1 u' J* S  Q! ^4 |0 _, ]5 P

    / y: g/ t% {* }9 d数学计算:sympy numpy pandas" |& R" v, S7 ~6 ?
    数据分析:statsmodels1 v; d6 b: O1 x  E
    图像处理:opencv pillow
    : Q+ i# F: [  |% t8 D5 {遗传和进化算法:geaty
    : K7 h$ V1 p. S$ O7 H5 U* G数据可视化:pyecharts seaborn matplotlib
    & ]2 T2 I2 I! m机器学习:sklearn scipy
    ) S3 j% U3 P. w数学规划优化:gurobi
    ( K$ U- R+ o% T/ v7 n原文链接:https://blog.csdn.net/STL_CC/article/details/104740689
    ! |+ q+ F; m: i9 {
    ( U+ z0 y1 J# }8 o: E- b+ E, U" R4 |2 k- _
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