7.25 python建模基础

最新推荐文章于 2025-06-07 11:59:33 发布
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分类专栏： 数学建模 文章标签： python
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OA系统的工作流引擎选型（jBPM、Activiti、Flowable、Camunda） | 流程设计器选型（bpmn-js、mxGraph、Activiti-Modeler）| 数据库表比较
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01-17 669
将一组任务组织起来以完成某个经营过程：定义了任务的触发顺序和触发条件，每个任务可以由一个或多个软件系统完成，也可以由一个或一组人完成，还可以由一个或多个人与软件系统协作完。
Python的数学建模课-02.数据导入
youcans的博客
05-27 9647
数据导入是所有数模编程的第一步，比你想象的更重要。 先要学会一种未必最佳，但是通用、安全、简单、好学的方法。 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题，问题总会涉及一些数据。 有些数据是在题目的文字描述中给出的，有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的，还有些数据是需要自己搜集的。不论是哪种方式获得的数据，也不论哪种类型的问题和算法，首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中。 如果数据格式有.
数学建模|通过模拟退火算法求解供应与选址问题：问题一（python代码实现）
2302_80902795的博客
01-05 3160
为了优化这个问题，我进一步想到的了，每一列的元素之间是有联系的：列元素相加就等于对应工地的需求量。也就是说，为某一列的一个元素赋值，那么这一列的另外一个元素的值也就出来了，等于 需求量 - 随机赋的值。这里还是用两个numpy数组存储了工地和料场的信息，第一行和第二行是工地和料场的坐标，gondi的第三行，是各个工地的水泥需求量。通过上面的分析，我们知道了，A和B的供货量，就是我们要求的自变量。这就是最终的get_x函数啦，通过这样的设置，它就有一半的概率得到一个整数解，有一半的概率得到一个浮点数解。
python数学建模_1： 输入矩阵解决多供给地与多需求地的资源分配最优化问题
chenburong2021的博客
07-27 713
供给地的数目及其资源量，需求地的数目及其需求量，供给地的地理位置，需求地的地理位置（编写函数计算供给地和需求地的距离，按两点间距离公式计算）
数学建模 第二节
2401_86738532的博客
03-16 782
解题技巧 料场的建立非线性规划 99年钻井布局第一题
2023年数学建模美赛D题（Prioritizing the UN Sustainability Goals）分析与编程
youcans的博客
02-17 6962
2023年数学建模美赛 D题是一道相关性分析题目，找到资料，建立模型是关键，基于模型的相关性分析并不难，基于模型的分析和讨论可以发挥想象力。 如何选择 SDGs 优先事项？(1)基于SDG密度分布图选择优先事项 (2)基于SDG密度分布图比较不同国家的总体潜力 (3)在各国优先考虑可持续发展目标政策时，需要考虑路径依赖因素。
数学建模|通过模拟退火算法求解供货与选址问题：问题二（python代码实现）
2302_80902795的博客
01-07 1352
区别就是第一问的A和B的坐标是固定的，所有AB到六个工地的距离也是固定的，我们的自变量就是AB对六个工地的供货量。也就是AB坐标也成了我们要求的自变量的一部分。可以看到我们计算出的解，比视频的解还节省的10的吨千米数，那我们的计算结果是更优的。不过要注意，因为自变量x与第一问的自变量有一点点改变，所有我们要保证约束条件接收到的是AB的供货量而不包括AB的坐标。然后我们定义我们距离函数，这个函数要把自变量传进去，然后获取到AB当前的坐标，再与info中的工地坐标进行计算就能得到距离了，公式和第一问是一样的。
第13章 Python建模库介绍--Python for Data Analysis 2nd
sunchengquan的博客
05-31 1078
本书中，我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间，这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决，比如普通的最小二乘回归，其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是，Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一，因此读完此书，你可以探索许多工具。 本章中，我会回顾一些pandas的特...
利用python处理线性规划问题
2301_79376014的博客
09-13 1831
利用python处理线性规划问题
数学规划详解(附例题及部分Python实现)
Lizzy的博客
01-31 1386
文章目录 0.添加公式1.算式1.1 分式1.2 根式1.3 上下标1.4 向量1.5 均值1.6 极限1.7 积分1.8 累加1.9 累乘 2.运算符3.函数3.1 三角函数和对数函数3.2 分段函数 4.希腊字母 ...
数学建模笔记—— 非线性规划
lbm666666的博客
09-08 2689
非线性规划这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。(2)为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数为多大?若不存在某种约束，可以用”[]“代替，若后面全为"[]“且option使用默认，后面的”[]"可以省略。的选取非常重要，因为非线性规划的算法求解出来的是一个局部优化解。不同的算法有其各自的优缺点和适用情况，我们可以改变求解的算法来对比求解的结果。
随机森林算法的简单总结及python实现
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lo_cima的博客
01-17 2万+
python实现的随机森林算法
python数据分析总结
LanceJerry的博客
12-18 1635
数据聚合与分组运算 在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供一个灵活高效地groupby功能，使得能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但pandas同样具有强大的表达能力，可以执行复杂的分组运算： 1）使用一个或多个键（函数、数组或者DataF...
美赛BOOM数学建模1-3非线性规划
yangxo2002的博客
01-12 1454
美赛数学建模笔记——非线性规划1-3
Python Day44 学习（日志Day12复习）
最新发布
Y317429的博客
06-07 119
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
Java 中实现线程的创建和启动
2301_80215285的博客
06-04 1028
在Java中，创建线程和启动线程是两个关键步骤。必须调用start()而非直接调用run()，因为start()会触发JVM创建新的调用栈并交由操作系统管理，实现真正的异步执行。直接调用run()仅会在当前线程同步执行方法。start()使线程进入可运行状态，符合线程生命周期规范，并能利用多核CPU实现并行计算。正确区分两者对多线程编程至关重要，只有通过start()才能发挥线程的并发优势。
NSSCTF [LitCTF 2025]test_your_nc
2401_88087539的博客
06-03 691
pwn新手小白，写完题后整理的一点点思路，有借鉴其他wp，有任何问题各位师傅可以提出，接收批评指正
PAT-乙级JAVA题解(更新中...)
qq_49695680的博客
06-04 649
使用C++调用python库
Ring__Rain的博客
06-04 261
1、将A电脑的"D:\Python\Python310"文件夹，直接拷贝到"D:\Python\Python310"；1、先安装python310的安装包；安装到"D:\Python\Python310"注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；2、 配置系统环境变量；2、配置系统环境变量；如果运行代码报错：则执行下面的操作；
作业（二） 使用Python重写KNN分类算法，在iris数据集中进行分类并预测准确率。实例：泰坦尼克号幸存者的预测PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 0 A/5 21171 7.25 S 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) female 38 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C 3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26 0 0 STON/O2. 3101282 7.925 S 4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35 1 0 113803 53.1 C123 S 5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35 0 0 373450 8.05 S 6 0 3 Moran, Mr. James male 0 0 330877 8.4583 Q 7 0 1 McCarthy, Mr. Timothy J male 54 0 0 17463 51.8625 E46 S 8 0 3 Palsson, Master. Gosta Leonard male 2 3 1 349909 21.075 S 9 1 3 Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg) female 27 0 2 347742 11.1333 S 10 1 2 Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem) female 14 1 0 237736 30.0708 C
04-03
### KNN分类算法在Iris数据集上的实现 以下是使用Python从头实现KNN分类算法并在Iris数据集上测试其性能的完整流程。此过程涵盖了加载数据、划分训练集和测试集、定义KNN模型、进行预测以及计算准确率。 #### 数据准备 首先，加载Iris数据集并将其划分为训练集和测试集。这里可以利用`sklearn.datasets`中的内置Iris数据集来完成这一操作[^2]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np # 加载Iris数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ``` #### 定义KNN分类器 下面是从零开始实现的一个简单的KNN分类器。该分类器基于欧氏距离度量找到最近邻点，并返回多数投票的结果。 ```python class KNNClassifier: def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): predictions = [] for sample in X: distances = [np.linalg.norm(sample - x_train) for x_train in self.X_train] indices = np.argsort(distances)[:self.k] nearest_labels = [self.y_train[i] for i in indices] most_common_label = max(set(nearest_labels), key=lambda label: nearest_labels.count(label)) predictions.append(most_common_label) return np.array(predictions) knn_model = KNNClassifier(k=5) knn_model.fit(X_train, y_train) y_pred = knn_model.predict(X_test) ``` #### 计算准确率 为了评估模型的表现，可以通过比较真实标签与预测标签之间的匹配程度来计算准确率。 ```python def accuracy(y_true, y_pred): correct_predictions = (y_true == y_pred).sum() total_samples = len(y_true) return correct_predictions / total_samples accuracy_score = accuracy(y_test, y_pred) print(f"Accuracy of the model on test set is {accuracy_score * 100:.2f}%") ``` 以上代码实现了完整的KNN分类流程，并针对Iris数据集进行了实验验证[^4]。 --- ### 泰坦尼克号幸存者预测的相关背景说明 泰坦尼克号幸存者预测通常涉及更复杂的特征工程和建模技术。虽然本案例专注于简单实现KNN分类器，但在实际应用中，可能还需要考虑诸如缺失值填充、类别编码等问题。这类似于CatBoost对于类别特征的独特处理方式[^1]。 此外，在构建模型时，还可以采用交叉验证策略进一步优化超参数选择。例如，通过五折交叉验证确保每一轮都充分利用了全部的数据资源[^3]。 --- ###
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