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用python去搞数学建模可行性大不大?

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2020-5-21 11:34 |只看该作者 |倒序浏览
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    5 p; b- s" m4 L5 s

      k& d! Y9 |- X% I0 b" S用python去搞数学建模可行性大不大?
    : q, a9 @8 F! d5 d- F: m1 O. e1 ^
    作者:张晋
    . x# L. P8 o' A/ a链接:https://www.zhihu.com/question/60522555/answer/338730685
    5 Y6 ?5 A2 z* p4 }7 ?8 F来源:知乎& U7 Z% Y  ^6 }9 @+ X$ M
    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。
    . x% ]& y/ S- c" v9 h, R1 O, }1 H* t  ?8 h
    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). O1 K9 Y: f" |- O
    python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。" G3 o7 N! R# v' N# Z7 W
    8 ~! [5 }) {- c) H  [* g0 I, x
    ; C4 ?( D0 v/ c6 O# W; W
    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
    : v" U6 Z0 t# d3 Z. z' w* o
    4 T+ {, j& w7 R# q% V% `6 K  ^* \* d( {( z# ]$ @' J- d' r
    ) ~9 K( k/ k, C3 M* J! J5 D
    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。% h9 q9 E9 H0 h7 `& Y6 q$ w/ m
    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。
    6 G9 s' c- z& V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。# E1 s8 ^8 Z5 u6 ~; P' x1 G
    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)
    7 _: i; k: ?' J1 Q1 `( V
      w" C0 D9 a$ j% U4 |
    8 i! q+ X) ^1 g, N( v+ H. s3 r. F/ ]( S/ t. S3 A: y/ l6 G8 O# X
    zan
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