基于Python的数学建模国赛C题解决方案

资源摘要信息:"2021年数学建模国赛C题第一问- Python代码-word完整版-基于熵权法-TOPSIS法" 标题中提到的“2021年数学建模国赛C题第一问”指的是中国大学生数学建模竞赛（C题）的第一道问题。数学建模竞赛是一个全球性的竞赛活动，旨在培养学生的数学建模能力，以及解决实际问题的能力。参赛者需要根据给定的问题背景，运用数学知识和方法，结合计算机编程，构建数学模型，并通过模型解决问题。 描述中提到的“Python代码-word完整版-基于熵权法-TOPSIS法”揭示了该资源所包含的核心内容。Python是一种广泛使用的高级编程语言，尤其在数据科学、机器学习和数学建模领域内颇受欢迎。Word完整版可能指的是文档格式，意味着相关代码和分析过程以Word文档形式提供，便于阅读和理解。熵权法（Entropy Weight Method）和TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是两种常用的多属性决策分析方法，熵权法通过计算指标的信息熵来确定各指标（或因素）的权重，TOPSIS法则是一种接近理想解的排序方法，用于决策分析中对有限个评价对象进行排序。 标签中的“python 数学建模 学习 pandas numpy”提供了该资源的关键词，指向学习Python语言、数学建模、以及使用pandas和numpy这两个强大的数据处理库。pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具；numpy是Python中用于科学计算的核心库，支持大量维度数组与矩阵运算，非常适合进行复杂的数据运算。 从压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件名“2021年数学建模国赛C题第一问”，表明所提供的压缩文件中包含的是针对2021年数学建模国赛C题第一问的完整解答，其中应该包含了使用Python编程语言和pandas、numpy库所开发的代码，以及基于熵权法和TOPSIS法的数学建模过程和结果。 综上所述，这份资源是关于如何使用Python进行数学建模的一个具体案例，特别是涵盖了熵权法和TOPSIS法在解决数学建模问题时的应用。通过这份资源，学习者可以了解到如何将Python编程与数学建模相结合，利用pandas和numpy等数据处理工具处理复杂数据，以及如何通过熵权法和TOPSIS法对决策问题进行量化分析和求解。这不仅适用于数学建模竞赛，也可以应用于商业分析、工程问题、社会科学等多个领域。通过这份资源的学习，读者可以提高自己在数据科学领域的实际操作能力和解决问题的技巧。