标签：程序语言 类型 培训 约束 旅行 details c 语言 sklearn 体系
Python 完全可以满足数学建模的需要。
Python 是数学建模的最佳选择之一，而且在其它工作中也无所不能。
『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。
『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模、准备数模竞赛的小白准备的系列教程。
【Python数学建模-01.新手必读】 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑：
欢迎关注 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列，持续更新
Python数学建模-01.新手必读
Python数学建模-02.数据导入
Python数模笔记-PuLP库
Python数模笔记-StatsModels统计回归
Python数模笔记-Sklearn
Python数模笔记-NetworkX
Python数模笔记-模拟退火算法
进入大学以后，很多同学都会听老师和师兄师姐说起“数学建模”、“数模竞赛”，充满兴趣的同时也会有很多困惑：数学建模到底是什么？要不要学，好不好学，怎么学？
“数学建模”是用数学模型的方法，分析和解决实际应用问题的方法。
中学数学的应用题，就是典型的数学建模问题：基于简化的应用问题，给出一些已知条件，需要求解一些问题。应用题的解题过程，通常是先分析问题，判断用什么方法解题，然后根据已知条件一步步推导、计算，最后得出求解问题的答案。这就是典型的数学建模的方法和步骤，”数学建模“就是加强版的应用题。
大学里经常说的“数学建模”往往与”数模竞赛“联系在一起，这时又特指通过计算机程序来求解问题。这是因为，既然”数学建模“是加强版的应用题，”加强“体现在问题的求解计算过程比中学数学复杂，如果不通过计算机编程往往难以快速高效地计算出答案。另一方面，这也是为了鼓励大家学习使用计算机，学习通过计算机编程解决问题。
”数学建模“的学习过程并不困难，并不一定需要很好的数学基础，也不需要有很高的计算机编程水平——数学基础好，编程基础强，学习数学建模肯定会更加容易。但是，数学成绩不好，计算机小白，也完全可以学习数学建模、学好数学建模，并会在学习过程中锻炼数理思维逻辑，提高计算机编程水平——这才是最重要的收获。
小白要学习数学建模，建议：
答案很明确：Python 完全可以满足数学建模的需要。
首先，几乎所有的计算机语言，都可以满足常用的数学建模问题的需要。例如 C、Python、C++、C#、VB、R、Go，当然还有数模竞赛中最流行的 Matlab，解决各种数学建模问题都毫无问题。
需要注意的是，数模学习过程中经常听到的 Lingo、SPSS，严格地说并不是计算机语言，只是解决某些类型问题的专用软件，并不适用于其它类型的问题。
如果你学过其中一种计算机语言，而且（1）该计算机语言已经达到非常熟练的水平，（2）以提高编程水平为目的，而不仅是为了参加数模竞赛，那么你也可以使用学过的计算机语言学习数学建模和参赛。否则，就应该选择 Matlab 语言或者 Python 语言，其原因嘛，看完本文就清楚了。
答案也很明确：Python 用于数学建模，很好用。
换个角度谈这个问题，就是学习数学建模、参加数模竞赛最好要选择什么计算机语言？答案就是 Matlab 语言或者 Python 语言。
为什么这么说呢？因为数学建模涉及的问题类型很多，算法更加繁多。对于普通本科学生来说，如果学习各种算法以后都要自己从零开始编程，对本科学生是非常非常困难，几乎不可能实现的。实际上，并不是真的要让同学们自己按照算法步骤从头编程，能够清楚每一类问题有哪些常用算法，学会使用现有的算法程序就可以了。
现有的算法程序从哪里来呢？一是来自计算机语言的各种算法工具包，以数学建模所涉及的算法来说，Matlab 语言或者 Python 语言的工具包都非常丰富，程序质量高、接口规范、文档和例程比较完整。二是来自先前的老师和同学积累的算法例程，但要系统全面地搜集这种算法例程也很困难，而且搜集到的例程质量参差不齐、接口五花八门，新手要进行消化吸收的难度也很大。
为什么选择 Python 语言，而不是选择 Matlab 语言呢？首先，Matlab语言来做数学建模完全可以，也是很好的选择。但是，学习任何一门计算机语言都是需要时间和精力的，我们学习编程语言用于数学建模，但最好并不只是为了数学建模，而是做其它工作时也能用。
从这个角度来说，Python 语言的优势就非常明显了。Matlab 是商业数学软件，主要应用于与数值计算相关的科研领域，在编程语言中排名 19、占比 1%。Python 语言是一种通用的高级编程语言，简单易学、免费开源，应用领域几乎无所不能，是最流行的编程语言，占比 12%。总结来说，在计算研究领域 Matlab 语言的性能更强，但在其它领域 Python 语言则是王者。
综合来看，Python 比较容易学，也值得学。
大神觉得简单的问题，小白总会感到困难的。比较而言，Python 是比较简单、易学易用的程序语言，比 C 语言容易学、好掌握。不过，零基础学习 Matlab 会更容易上手，要精通也不容易；而 Python 大约还是需要一个月的基础学习，才能较好地学习和使用数学建模的算法。
既然这样，为什么大家一说起数学建模就会想到 Matlab 语言，数模培训中也都在用 Matlab 语言呢？首先，Matlab 语言在数学建模中也是很好的选择；其次，十几年前开始搞数模竞赛时，Python 语言还没有现在这么强大和流行；第三，Matlab 语言对于从事教学科研的老师是最熟悉、最常用的；最后，是由于多年的积累和惯性。
如果大学课程开设过计算机语言，通常是 C语言，在此基础上自学 Python 很容易，可以直接结合数学建模的内容学习 Python ；如果还没有开设计算机语言课程，自学 Python 语言也是较好的选择，特别是对于数学建模之外的需求也能胜任。
近年来，学习 Python 语言的人越来越多，使用 Python语言学习数学建模、参加数模竞赛的同学也越来越多。但是，关于 Python 语言数学建模的书籍、教程仍然比较少，并且与小白的需求存在差距：老师讲的很精彩，我听的很激动，下来还是不会用。
这正是本系列『Python 数学建模 @ Youcans』写作的初衷：
本系列『Python 数学建模 @ Youcans』计划 50篇，系统解决数学建模学习所需的技术和算法。
此前写过一些专题的『Python 数模笔记』，就不再更新了，部分内容将根据本系列的章节重新整理。
感谢大家的支持，希望学习 Python 数学建模的同学可以关注收藏本系列。
最后，其实我也是一名 Python 小白。
版权说明：
欢迎关注『Python 数学建模 @ Youcans』 原创作品
CSDN 原创作品，转载必须标注原文链接。
Copyright 2021 Youcans, XUPT
Crated：2021-05-26
欢迎关注『Python 数学建模 @ Youcans』系列，每周持续更新
Python数学建模-01.新手必读
Python数学建模-02.数据导入
Python数模笔记-PuLP库（1）线性规划入门
Python数模笔记-PuLP库（2）线性规划进阶
Python数模笔记-PuLP库（3）线性规划实例
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（1）简介
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（2）线性回归
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（3）模型数据的准备
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（4）可视化
Python数模笔记-Sklearn （1）介绍
Python数模笔记-Sklearn （2）聚类分析
Python数模笔记-Sklearn （3）主成分分析
Python数模笔记-Sklearn （4）线性回归
Python数模笔记-Sklearn （5）支持向量机
Python数模笔记-模拟退火算法（1）多变量函数优化
Python数模笔记-模拟退火算法（2）约束条件的处理
Python数模笔记-模拟退火算法（3）整数规划问题
Python数模笔记-模拟退火算法（4）旅行商问题
Python数模笔记-NetworkX（1）图的操作
Python数模笔记-NetworkX（2）最短路径
Python数模笔记-NetworkX（3）条件最短路径
Python数模笔记-NetworkX（4）最小生成树
Python数模笔记-NetworkX（5）关键路径法
标签：程序语言 类型 培训 约束 旅行 details c 语言 sklearn 体系
原文地址：https://www.cnblogs.com/youcans/p/14824415.html
