江北数学建模python代码

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：

# 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。