Python 完全可以滿足數學建模的需要。
Python 是數學建模的最佳選擇之一，而且在其它工作中也無所不能。
『Python 數學建模 @ Youcans』帶你從數模小白成為國賽達人。
1. 數學建模新手入門
『Python 數學建模 @ Youcans』 系列 是專門為學習數學建模、準備數模競賽的小白準備的系列教程。
【Python數學建模-01.新手必讀】 主要討論小白剛剛接觸數學建模的幾個困惑：
- 學習數學建模難不難？應該怎麼學？
- 學習數學建模選擇什麼計算機語言最好？我要學 Matlab 嗎？
- 用 Python 能做數學建模嗎？
- 用 Python 做數學建模好不好用，好不好學？
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2. 學習數學建模難不難？應該怎麼學？
進入大學以後，很多同學都會聽老師和師兄師姐說起“數學建模”、“數模競賽”，充滿興趣的同時也會有很多困惑：數學建模到底是什麼？要不要學，好不好學，怎麼學？
“數學建模”是用數學模型的方法，分析和解決實際應用問題的方法。
中學數學的應用題，就是典型的數學建模問題：基於簡化的應用問題，給出一些已知條件，需要求解一些問題。應用題的解題過程，通常是先分析問題，判斷用什麼方法解題，然後根據已知條件一步步推導、計算，最後得出求解問題的答案。這就是典型的數學建模的方法和步驟，”數學建模“就是加強版的應用題。
大學裡經常說的“數學建模”往往與”數模競賽“聯絡在一起，這時又特指通過計算機程式來求解問題。這是因為，既然”數學建模“是加強版的應用題，”加強“體現在問題的求解計算過程比中學數學複雜，如果不通過計算機程式設計往往難以快速高效地計算出答案。另一方面，這也是為了鼓勵大家學習使用計算機，學習通過計算機程式設計解決問題。
”數學建模“的學習過程並不困難，並不一定需要很好的數學基礎，也不需要有很高的計算機程式設計水平——數學基礎好，程式設計基礎強，學習數學建模肯定會更加容易。但是，數學成績不好，計算機小白，也完全可以學習數學建模、學好數學建模，並會在學習過程中鍛鍊數理思維邏輯，提高計算機程式設計水平——這才是最重要的收穫。
小白要學習數學建模，建議：
- 首先聽一兩節數模培訓的公開課或分享會，B站上有很多，大概明白數學建模是怎麼回事就行。
- 其次要選擇一門計算機程式語言進行學習，掌握基本的程式設計操作。
- 然後要系統學習各種型別的數學模型和演算法，這是比較漫長的學習過程。
- 最後是實戰練習，大學的數模協會都會安排練習賽、校內賽之類的訓練和競賽。
3. Python 能不能滿足數學建模的需要？
答案很明確：Python 完全可以滿足數學建模的需要。
首先，幾乎所有的計算機語言，都可以滿足常用的數學建模問題的需要。例如 C、Python、C++、C#、VB、R、Go，當然還有數模競賽中最流行的 Matlab，解決各種數學建模問題都毫無問題。
需要注意的是，數模學習過程中經常聽到的 Lingo、SPSS，嚴格地說並不是計算機語言，只是解決某些型別問題的專用軟體，並不適用於其它型別的問題。
如果你學過其中一種計算機語言，而且（1）該計算機語言已經達到非常熟練的水平，（2）以提高程式設計水平為目的，而不僅是為了參加數模競賽，那麼你也可以使用學過的計算機語言學習數學建模和參賽。否則，就應該選擇 Matlab 語言或者 Python 語言，其原因嘛，看完本文就清楚了。
4. Python 數學建模好不好用？
答案也很明確：Python 用於數學建模，很好用。
換個角度談這個問題，就是學習數學建模、參加數模競賽最好要選擇什麼計算機語言？答案就是 Matlab 語言或者 Python 語言。
為什麼這麼說呢？因為數學建模涉及的問題型別很多，演算法更加繁多。對於普通本科學生來說，如果學習各種演算法以後都要自己從零開始程式設計，對本科學生是非常非常困難，幾乎不可能實現的。實際上，並不是真的要讓同學們自己按照演算法步驟從頭程式設計，能夠清楚每一類問題有哪些常用演算法，學會使用現有的演算法程式就可以了。
現有的演算法程式從哪裡來呢？一是來自計算機語言的各種演算法工具包，以數學建模所涉及的演算法來說，Matlab 語言或者 Python 語言的工具包都非常豐富，程式質量高、介面規範、文件和例程比較完整。二是來自先前的老師和同學積累的演算法例程，但要系統全面地蒐集這種演算法例程也很困難，而且蒐集到的例程質量參差不齊、介面五花八門，新手要進行消化吸收的難度也很大。
為什麼選擇 Python 語言，而不是選擇 Matlab 語言呢？首先，Matlab語言來做數學建模完全可以，也是很好的選擇。但是，學習任何一門計算機語言都是需要時間和精力的，我們學習程式語言用於數學建模，但最好並不只是為了數學建模，而是做其它工作時也能用。
從這個角度來說，Python 語言的優勢就非常明顯了。Matlab 是商業數學軟體，主要應用於與數值計算相關的科研領域，在程式語言中排名 19、佔比 1%。Python 語言是一種通用的高階程式語言，簡單易學、免費開源，應用領域幾乎無所不能，是最流行的程式語言，佔比 12%。總結來說，在計算研究領域 Matlab 語言的效能更強，但在其它領域 Python 語言則是王者。
5. Python 數學建模好不好學？
綜合來看，Python 比較容易學，也值得學。
大神覺得簡單的問題，小白總會感到困難的。比較而言，Python 是比較簡單、易學易用的程式語言，比 C 語言容易學、好掌握。不過，零基礎學習 Matlab 會更容易上手，要精通也不容易；而 Python 大約還是需要一個月的基礎學習，才能較好地學習和使用數學建模的演算法。
既然這樣，為什麼大家一說起數學建模就會想到 Matlab 語言，數模培訓中也都在用 Matlab 語言呢？首先，Matlab 語言在數學建模中也是很好的選擇；其次，十幾年前開始搞數模競賽時，Python 語言還沒有現在這麼強大和流行；第三，Matlab 語言對於從事教學科研的老師是最熟悉、最常用的；最後，是由於多年的積累和慣性。
如果大學課程開設過計算機語言，通常是 C語言，在此基礎上自學 Python 很容易，可以直接結合數學建模的內容學習 Python ；如果還沒有開設計算機語言課程，自學 Python 語言也是較好的選擇，特別是對於數學建模之外的需求也能勝任。
6. 『Python 數學建模 @ Youcans』系列計劃
近年來，學習 Python 語言的人越來越多，使用 Python語言學習數學建模、參加數模競賽的同學也越來越多。但是，關於 Python 語言數學建模的書籍、教程仍然比較少，並且與小白的需求存在差距：老師講的很精彩，我聽的很激動，下來還是不會用。
這正是本系列『Python 數學建模 @ Youcans』寫作的初衷：
- 面向數模小白 & Python 小白，從零開始，按照 Matlab 數學建模培訓的框架體系，系統講解 Python 語言的實現方案；
- 著重講演算法的使用過程，例程儘量直接選用 Matlab 培訓教程中的例題；
- 講演算法思想，不講演算法內容；講演算法應用條件，不講演算法實現過程；
- 開源工具包能實現的演算法，不要自己造輪子；
- 儘量用最簡單易懂的程式結構，哪怕有些笨拙；
- 所有例程都是除錯執行通過，帶有不厭其煩的詳細註釋、說明和執行結果。
本系列『Python 數學建模 @ Youcans』計劃 50篇，系統解決數學建模學習所需的技術和演算法。
此前寫過一些專題的『Python 數模筆記』，就不再更新了，部分內容將根據本系列的章節重新整理。
感謝大家的支援，希望學習 Python 數學建模的同學可以關注收藏本系列。
最後，其實我也是一名 Python 小白。
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