江北数学建模python代码
时间: 2024-08-17 16:00:21 浏览: 32
江北数学建模通常是指利用Python等编程语言解决实际生活或科研中的数学模型问题,例如经济学、物理学、生物学等领域的问题模拟。下面是一个简单的例子,展示如何用Python编写一个一维线性回归的数学模型:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义数据生成函数
def generate_data(n_samples):
x = np.linspace(0, 10, n_samples) # 输入特征
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(n_samples) # 目标变量,线性关系加上噪声
return x.reshape(-1, 1), y # 将x转换为二维数组
# 生成样本数据
x, y = generate_data(100)
# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
# 预测新数据
new_x = np.array([[5], [7]])
predictions = model.predict(new_x)
print("预测结果:", predictions)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个简单的线性数据集,然后通过`LinearRegression`模块拟合模型,并用于对新的输入数据进行预测。这只是一个基础示例,实际数学建模会更复杂,可能涉及到优化算法、非线性模型等。
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```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_total_count(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
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def crawl_lianjia():
districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo']
base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}'
total_counts = {}
for district in districts:
count = 0
for page in range(1, 10):
url = base_url.format(district, page)
count += get_total_count(url)
total_counts[district] = count
return total_counts
result = crawl_lianjia()
print(result)
```
请确保你已经安装了requests和BeautifulSoup库。运行以上代码,你将得到一个字典,其中包含重庆地区万州、渝北、江北、沙坪坝、九龙坡地区的二手房销售总数。每个区的内容只爬取了9页。