数学建模往年python源代码
时间: 2024-09-06 18:00:27 浏览: 24
数学建模是一种将现实世界的问题通过数学工具进行抽象和描述的过程,通常用于预测、决策优化等问题解决。在Python中,由于其强大的数据处理能力和科学计算库的支持(如NumPy、SciPy和Pandas),过去的学生们可能会编写Python源代码来构建模型,例如线性回归、非线性方程求解、动态规划算法等。
下面是一个简单的例子,展示如何用Python进行线性回归建模:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设我们有这样一些数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新的数据点
predictions = model.predict(X_test)
# 打印模型的系数和截距
print('Model coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)