python数学建模实验程序及其数据，干货满满

《Python数学实验与建模》以 Python 软件为基础, 详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现, 内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、Monte Carlo 模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容, 既有对算法数学原理的详述, 又有案例和配套的 Python 程序. 《Python数学实验与建模》含有 Python 快速入门基础, 可以帮助 Python 零基础的读者快速掌握Python 语言. 但对于没有其他任何编程语言基础的读者, 建议参考一些更加具体的 Python 相关书籍.

书中程序以及课件，加上我自己完成（极少部分参考相应文章）完成的课后习题解答。课后习题只缺少最后最后两章，这两章节的内容书中都有。

书中课件，程序，以及官方公布的课后习题答案。

有关python数学建模的全套方法

Python数学实验与建模配套的PPT课件(司守奎老师主编的)

Python数学实验与建模-程序及数据. 对于macOS上的运行进行了修复和优化.

Python数学实验与建模课件前六章 各章例题的程序文件命名规则为：Pex[章编号]_[例题标号]_[该例中的程序顺序号] 例如第3章例5中有两个程序，第1个程序命名为Pex3_5_1，第2个程序命名为Pex3_5_2。 各章案例的程序文件命名规则为：Pan[章编号]_[案例编号]_[该案例中的程序顺序号] 例如第4章只有1个案例，包含两个程序，分别命名为Pan4_1_1和Pan4_1_2。 各章非例题、非案例的程序文件命名规则为：Pz[章编号]_[顺序号]。

193、Python数学实验与建模课件.rar

Python数学实验与建模书本相关的程序文件和数据 包含python 三大库 numpy、pandas、matplotlib以及scipy库的使用，以及高等数学 概率论与数理统计逻辑等数学的知识，包含数学建模常用的算法