2024数学建模c类代码

数学建模是一种应用数学的方法，通过建立数学模型来分析和解决实际问题。在编程实现数学模型时，需要根据模型的特点选择合适的算法和数据结构，并用编程语言具体实现这些算法。对于2024数学建模竞赛中的C类问题（通常是指较为开放和复杂的实际问题），代码的编写将涉及多个方面，如数据的预处理、模型的建立与求解、结果的分析和展示等。

下面我将提供一个简单的数学建模代码示例，这个例子是使用Python语言实现的线性回归模型，因为C类题目可能包含预测、优化等复杂问题，所以这里以线性回归作为基础示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设有一组数据点 (x, y)
x = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 2.5, 3, 3.5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(x)

# 绘制数据点和回归线
plt.scatter(x, y, color='black')
plt.plot(x, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.show()

# 输出模型参数
print('斜率:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

在这个例子中，我们首先导入了必要的库，定义了一组简单的数据点，然后创建并训练了一个线性回归模型。最后，我们用该模型对数据进行了预测，并绘制了散点图和回归线以可视化结果。模型参数也被输出以便查看。