我們選擇的入門書籍是葉其孝和姜啟源翻譯的《數學建模》，原著是Frank R. Giordano和William P. Fox編著的《A First Course in Mathematical Modeling(Fifth Edition) 》

從名字就能看出這是一本數學建模的入門書籍，由淺入深，很適合數學基礎薄弱的人學習。接下來我們將會把這本書中的建模實例用Python3來實現。

本攻略所有代碼內容均在winPython下的Spyder及IPython中編寫，其Python版本是3.4.4

當然也可以使用Anaconda或者Python(x,y)，差不多的，因為我辦公室的電腦還是用的xp系統，Anaconda老是安裝失敗，所以選擇的WinPython。

初用簡書，沒有找到編輯公式的方法，求幫助，公式暫時先用其他軟件編輯，采用截圖的方式插入文章

實例1：對已有數據進行建模

首先是最簡單的彈簧拉伸模型，學過胡克定律的同學們應該都知道這是啥，這個炒雞簡單，不愿看的同學可以跳過。

這是一個研究彈簧伸長與所吊重物質量之間關系的模型。

質量(g)

伸長(cm)

50

1.000

100

1.875

150

2.750

200

3.250

250

4.375

300

4.875

350

5.675

400

6.500

450

7.250

500

8.000

550

8.750

質量與伸長的關系圖.png

從圖中我們可以明顯地看到這是一個線性關系。然后我們就可以對數據進行線性擬合(非線性擬合也只是用到了不同的函數而已)，這里用到了numpy庫：

import numpy as np

mass = [ 50*i for i in range(1,12)] #這里偷懶用的列表推導式，python初學者可以百度一下，一看就懂

length = [1.000,1.875,2.750,3.250,4.375,4.875,5.675,6.500,7.250,8.000,8.750]

F = np.polyfit(mass,length,1) #按一次多項式擬合

print(F) #輸出各項系數

P = np.poly1d(F)

print(P) #輸出方程式

這樣，對于這個模型的建模就已經完成了。如果要畫出圖來是這樣的：

J{擬合圖像.png

當然，這個圖用Python3也可以畫出來，需要用到matplotlib庫，附上matplotlib簡單教程：

ywjun的學習筆記, Python圖表繪制：matplotlib繪圖庫入門

因工作原因，文章更新較慢，這一系列文章旨在解決實際問題，所以我大部分時間在找實例，發現有趣的實例會分享給大家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数学建模基础教程_Python 数学建模极简入门（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。