python 数学模型_python编程

激活谷笔记 • 2025-02-03 08:42 • 阅读 147

在Python中建立数学模型通常涉及以下几个步骤：

数据准备：

使用`numpy`库创建和处理数组数据。

 import numpy as np

数学模型定义：

根据问题定义数学模型，例如线性方程、优化问题等。

求解数学模型：

使用`scipy`库中的函数求解模型。

 from scipy.optimize import linprog, minimize

结果可视化：

使用`matplotlib`库进行结果可视化。

 import matplotlib.pyplot as plt

示例：线性规划问题

 线性规划示例 c = [-1, -2] 目标函数系数（求最小值问题） A = [[1, 1], [2, 2]] 不等式左侧系数矩阵 b = [3, 6] 不等式右侧值 x0_bounds = （0, None） x0变量的边界 x1_bounds = （0, None） x1变量的边界 res = linprog（c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x1_bounds], method='highs'） print（res.x） 输出最优解

示例：多项式最小二乘法曲线拟合

 多项式最小二乘法示例 x = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]） y = np.array（[1, 4, 9, 16, 25]） p = np.polyfit（x, y, 2） 拟合二次多项式 print（p） 输出多项式系数

示例：优化投资组合

 投资组合优化示例 def objective（x）: returns = x * 0.1 + x * 0.2 假设的股票收益率 return -returns 由于minimize函数求最小值，所以这里返回负的收益率 x0_bounds = （0, 1） x1_bounds = （0, 1） res = minimize（objective, [0.5, 0.5], bounds=[x0_bounds, x1_bounds]） print（res.x） 输出最优投资组合

以上示例展示了如何使用Python进行基本的数学建模。根据具体问题，可能需要调整模型定义、求解方法和参数设置。

python 数学模型_python编程

数据准备：

数学模型定义：

求解数学模型：

结果可视化：

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