選python做數學建模還是不錯的。python 是開源的，開源的東西生機勃勃，眾人拾柴火焰高，全世界的編程高手都在為 python 增磚添瓦，目前官方(pypi.org)顯示有10多萬個第3方庫，而且貌似每天以數百個新庫的速度在增加，如此龐大的第3方庫，幾乎涉及各行各業各領域，你想做點什么事情，隨便找找一般總有適合你的基礎庫別人已經做好了，你直接拿來用事半功倍

這里是用python解決數學建模的一些問題，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。

先補充一些基本的數據知識

1、numpy.array()

在基礎操作里，array和list是不區分的（在索引和刪除一些操作還有運行時間上會有區別），python也沒有array這個數據結構。array是由numpy這個數值計算工具包定義的。因為很多操作必須要求是在array上進行（list會出錯）所以需要掌握。以下參考官方文檔。

import numpy as np

一、線性規劃

選擇scipy.optimize.linprog進行線性規劃問題的求最大最小值問題。學習材料：官方文檔。

這里不討論具體問題，只涉及數學方程轉換成函數語言進行求解的過程，參考書籍：數學建模算法與應用。

二、多項式的最小二乘法曲線擬合

利用numpy.polyfit。

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