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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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数学建模（Python版） 建模方法丰富、建模案例新颖、贴近实际应用、Python编程实现、易于读者自学
本书包括运筹优化、图论模型、微分方程、随机模拟和统计方法等传统建模方法，同时还增设了智能优化算法、机器学习方法和深度方法，可以满足广大读者和参赛者的学习需求。本书算法实现以Python语言为主，每章内容均有详细的代码，可以帮助读者高效掌握Python编程实现算法。本书共包含19章，前两章为基础部分，分别为数学建模简介和Python简介； 第3~11章为传统建模方法部分，其中，第3章和第4章分别介绍运筹优化中的线性规划和非线性规划，第5章介绍图论，第6章介绍微分方程，第7章介绍 插值与拟合，第8章介绍随机模拟，第9~11章介绍统计方法，包括回归分析、聚类分析和主成分分析； 第12~19章为智能优化和机器学习部分，其中，第12~14章为智能优化，分别介绍模拟退火算法、遗传算法和粒子群优化算法，第15~19章为机器学习方法，分别介绍支持向量机、决
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运筹优化常用模型、算法及案例实战——Python+Java实现 主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。
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Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学 当当正版心理学历史传记童书中小学用书科普读物自然科学小说文学动漫/幽默育儿早教
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每个人的Python:数学、算法和游戏编程训练营 用编程解决数学、算法和游戏问题
本书以数学为切入点，介绍用编程来解决数学问题，其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与入门知识，还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例，其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题，然后介绍如何使用编程这种工具来解决它！这也是本书的独特之处。 你会发现，本书每一节的开头首先会提出一个问题，当你看到问题时，可以先思考如何解决，尝试自己动手编程来解决此问题，无论你是否能够成功解决，思考的过程都能使你受益，自主尝试解决后，再继续阅读书中提供的解题思路与方法，终与自己的思考结果相结合，从而不断进步。 本书涉及的题目分为三大类，一类是数学题目，这些题目很多都是中学学过的，如数学问
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