大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python零基础学习建模的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python零基础学习建模的解答，让我们一起看看吧。
怎样用python数据建模？
先放结论:matlab对于数模比赛各种尝试很方便。长远考虑Python用处大。核心功能两者差不多，都是脚本语言，都有成熟的平台和工具。
对于数学建模来讲MATLAB用起来更容易，操作比较简单，工具箱用起来比较"傻瓜"式，有些高级算法也可能可以在比赛中现学现用，比如遗传算法工具箱，按要求在GUI界面填空就行。
Python是通用编程工具，应用面广，数据处理方面的第三方的库如numpy（矩阵基础） scipy（矩阵运算） sklearn（人工智能算法） matplotlib（科学制图）也很强大，学好它们对于数学建模足够了。
关于数模编程能力成长曲线。两个上手都不难，中期（大概就是进步到能拿国奖的水平那个阶段）matlab数据操作和算法积累进步会更快那么一点点，到后期（编程实现不再是难点时）熟练了又会没什么区别。
因为python的适用面广，如果在技术层面有长远打算，建议学Python。
从语言本身的发展看，MATLAB是mathwork公司自己开发维护的，提升已到瓶颈，未来用的人可能会越来越少；python是开源的，全世界一起开发维护，这几年可以颁发个进步最快奖，未来可能更万能，不会可能要再补课。
补充几个MATLAB功能方便的点:
1.对图的交互式编辑功能。画出来的图可以直接在图编辑模式下手动调整大小，增加标注等等，即使不懂相应代码也能处理。缺点:不是用代码画出来的东西，一旦数据要调整重新画很麻烦，画多个相似样式的图也不容易。这会让人养成不好的习惯。
2.方便的帮助功能。哪个函数不会用，选上直接F1就可以帮助查询用法。帮助系统也全面且人性化，只要英语过关非常好用，现用现查。
3.直接在变量区定义和修改变量。又是一个免去代码的操作。Python的两个平台——pycharm学生版或者Spyder也有相同功能。但是不建议用，也是不好的习惯。
如何学习数学建模？
数学建模是将现实世界的问题抽象成数学问题，并使用数学方法解决这些问题的过程。要学习数学建模，需要掌握数学、统计学和计算机科学等领域的知识，同时还需要具备分析问题和解决问题的能力。
以下是学习数学建模的一些建议:
1. 学习数学基础知识：数学建模是建立在数学基础上的，因此需要熟练掌握微积分、线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。
2. 学习编程语言：数学建模通常需要使用计算机进行模拟和求解，因此需要学习编程语言，如 Python、R 等。
3. 参加课程或：有许多课程和培训可以帮助学习数学建模，在线课程、短期课程和暑期课程等。这些课程通常会介绍数学建模的[_a***_]概念和方法，并提供实践机会。
4. 阅读相关书籍和文献：有许多书籍和文献可以帮助学习数学建模，包括数学建模竞赛的获奖论文、数学建模教材和论文等。
5. 参加数学建模竞赛：数学建模竞赛是一个实践数学建模的好机会，可以与其他人合作解决实际问题。参加数学建模竞赛可以提高自己的数学建模能力，并获得宝贵的经验。
6. 实践和练习：数学建模需要大量的实践和练习，可以通过做习题、解决实际问题和参加竞赛等方式来提高自己的能力。
7. 寻求帮助和指导：学习数学建模可能会遇到一些困难，可以寻求老师、同学或其他数学建模爱好者的帮助和指导。
学习数学建模需要耐心和毅力，需要不断地学习和实践。通过掌握数学基础知识、学习编程语言、参加课程和培训、阅读相关书籍和文献、参加数学建模竞赛、实践和练习以及寻求帮助和指导等方式，可以提高自己的数学建模能力。
到此，以上就是小编对于python零基础学习建模的问题就介绍到这了，希望介绍关于python零基础学习建模的2点解答对大家有用。
