在Python中进行数学建模，你可以使用以下一些主要的库：
NumPy：
提供高性能的多维数组对象和数学函数，是许多高级库的依赖库。
SciPy：
包含多个子模块，专注于数学、科学和工程计算的强大算法和函数。
Pandas：
用于数据的读取、处理和探索，支持数据交互，与StatsModels结合使用，适合数据挖掘。
Matplotlib：
用于绘制图表和可视化数据。
SymPy：
进行符号计算，适合进行数学方程的求解和推导。
StatsModels：
专注于数据的统计建模分析，支持多种统计测试和模型拟合。
Scikit-learn：
提供机器学习算法和工具，适合数据挖掘和数据分析。
Keras：
用于构建和训练深度学习模型。
Gensim：
用于文本处理和主题建模。
PuLP：
用于线性规划问题的求解。
Gatpy：
用于遗传算法，适合解决优化问题。
这些库各有特点，你可以根据具体需求选择合适的库进行使用。如果你需要解决特定的问题，比如线性规划，可以使用`scipy.optimize.linprog`函数。
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