数学建模|必备八大常用工具

       在数学建模中,排版、建模、画图和沟通往往会用到很多软件,好的软件会是建模过程更加轻松。对于初次参加数学建模竞赛的同学来说，对很多建模软件、编程语言大家不是特别熟悉,今天学姐就来给大家介绍几款参赛必备软件!

一、Matlab

1.介绍

        MATLAB里的所有运算都是以矩阵为基础的，所以想学好MATLAB，线性代数是必须的，交互界面非常友好，并且支持全中文界面，MATLAB自身就是一个数值运算及绘图的平台，编程语法和C非常相近，有一定C语言基础的同学找本入门教材/算例走一遍流程就能上手。非官方统计，MATLAB使用者占每年参赛者半数，并且许多学校的赛前培训备战也以matlab作为基础培训软件。

2.优点

        好上手、好绘图、网上的教学资源多、算例多、什么都能干。

3.使用技巧

（1）循环优化：尽量避免在循环中进行矩阵维度的动态增长，这会大大降低程序运行效率。可以预先分配好矩阵的空间，例如B = zeros(100,1);然后在循环中对B的元素进行赋值。

（2）向量化操作：将循环操作转换为向量化操作能显著提高运行速度。比如计算向量A的每个元素的平方，使用A.^2比使用for循环逐个计算要快得多。

（3）函数编写规范：在编写函数时，尽量使用输入输出参数进行数据传递，避免使用全局变量，这样可以提高函数的独立性和可维护性。

（4）命令历史记录：可以通过命令历史记录窗口查看之前输入过的命令，双击即可再次执行，方便重复操作和查找之前的代码。

（5）快捷键使用：熟悉一些常用的快捷键，如Ctrl+C和Ctrl+V用于复制粘贴，Ctrl+Enter可以在脚本中运行当前行或选中的代码块。

（6）帮助文档使用：当遇到不熟悉的函数或功能时，及时查阅 MATLAB 的帮助文档。可以通过help function_name命令查看函数的帮助信息，也可以在命令窗口输入doc打开帮助文档浏览器。

二、Python

1.介绍

        配上好用的编译器，比如Pycharm。“何以解忧，我有python”

        Python最大的优点是有许多AI算法的第三方包，而且是开源的，如果你使用Python作为建模软件，再熟悉如何使用社区，基本可以把美赛变成一个改代码的搬砖活动，比如大数据处理的很多算法，在Python社区有开源共享的算例和源代码，你要做的就是迅速结合你的题目读懂源代码然后改编实现你自己的代码。

2.优点

        配上各种编译器基本上啥都能干，解决特定问题能力极强，社区资源丰富。

3.使用技巧

（1）利用列表推导式快速生成列表，比如生成一个包含 1 到 10 的平方的列表，无需使用循环语句逐个添加元素。

（2）用 f-string 进行字符串格式化，使字符串拼接和变量插入更加直观和易读。

（3）利用字符串的 join 方法将列表中的字符串元素连接成一个字符串，比逐个拼接效率更高。

（4）利用 with 语句和自定义的上下文管理器来确保资源的正确分配和释放，比如文件操作、数据库连接等场景，自动处理打开和关闭等操作。

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