2023国赛c题python代码
时间: 2023-10-28 10:01:03 浏览: 60
很抱歉,我没有提供到关于2023国赛c题的Python代码的引用内容。但是,你可以根据题目要求和你的编程知识来编写代码。根据引用,你可以使用pandas库来读取Excel文件,并对数据进行分类和处理。根据引用,你可以根据条件来选择所需的数据。另外,你还可以根据引用提到的不同领域的Matlab仿真来思考解决问题的方法,并尝试将其转化为Python代码。编写Python代码时,你可以使用适当的数据结构、循环和条件语句等来实现你的算法和逻辑。希望这些提示对你有所帮助。如果你有更具体的问题,可以提供更多的信息,我将尽力帮助你。
相关问题
2020国赛c题python代码
很抱歉,根据提供的引用内容,我没有找到关于2020国赛c题的python代码。是否有其他问题我可以帮助解答呢?<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [svm支持向量机python代码](https://download.csdn.net/download/weixin_45725404/88247840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [2020年数学建模国赛C题思路及代码](https://blog.csdn.net/weixin_46439063/article/details/120048622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
2023国赛c题数据处理
根据引用,2023国赛C题是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。根据引用,附件1提供了6个蔬菜品类的商品信息,附件2和附件3提供了该商超2020年7月1日至2023年6月30日各商品的销售流水明细和批发价格的相关数据,附件4提供了各商品近期的损耗率数据。根据引用,问题一和问题二的结果被保存在了名为result_2.xls的Excel文件中。
因此,要处理2023国赛C题的数据,你需要使用附件中的商品信息、销售流水明细、批发价格和损耗率数据,并参考引用中的思路分析、代码和论文来建立数学模型解决问题。你可以将这些数据导入到适当的数据处理软件中,比如Excel或Python等,进行数据分析和建模。