《Python 数学实验与建模》是一本由司守奎和孙玺菁合著的书籍，专注于使用Python语言进行数学实验和模型构建。这本书旨在帮助读者掌握如何利用Python的强大功能来解决数学问题，进行数值计算，以及构建各种数学模型。在Python的世界里，数学不再仅是抽象的概念，而是可以通过编程实现的实体，这为学习者提供了全新的视角和工具。 Python作为一种高级编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的库支持，成为科学计算和数据分析的理想选择。在数学实验方面，Python可以用来执行各种计算任务，如线性代数、微积分、概率统计、复数运算等。例如，NumPy库提供了矩阵和数组操作，SciPy则包含了一系列用于科学计算的函数，而matplotlib则能帮助我们可视化数据，使复杂的结果一目了然。 在建模方面，Python的灵活性使得它可以应用于众多领域，如经济学、物理学、生物学等。例如，通过模拟和优化算法，可以建立经济模型预测市场走势；在物理学中，Python可以用来求解复杂的动力学系统；在生物学领域，可以构建种群动态模型，研究物种之间的相互作用。 书中的数据文件可能包含了用于演示和练习的各种实例数据。这些数据可能是数值数组、图像、文本或者更复杂的结构，它们将配合书中的代码示例，让读者亲自动手实践，体验Python在数学实验和建模中的应用。 例如，一个可能的数据文件可能是"线性回归.csv"，其中包含了用于线性回归分析的样本数据。你可以使用pandas库读取这个CSV文件，然后用scikit-learn库构建和训练线性回归模型。通过这样的实验，你可以理解线性关系的统计学意义，并学习如何评估模型的性能。 另一个可能的文件是"混沌系统.txt"，它可能包含了描述混沌系统（如洛伦兹吸引子）的参数。你可以使用这些参数来运行数值模拟，观察系统的动态行为，从而深入理解混沌理论。 这本书结合Python和数学，提供了一个强大的学习平台，让读者能够探索数学的深度，同时提升编程技能。通过实际操作和分析数据，你将不仅理解理论概念，还能掌握实用的解决方案，为未来的数学研究或相关工作打下坚实基础。

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