怎樣用python數據建模？

先放結論:matlab對于數模比賽各種嘗試很方便。長遠考慮python用處大。核心功能兩者差不多，都是腳本語言，都有成熟的平臺和工具。

對于數學建模來講MATLAB用起來更容易，操作比較簡單，工具箱用起來比較"傻瓜"式，有些高級算法也可能可以在比賽中現學現用，比如遺傳算法工具箱，按要求在GUI界面填空就行。

Python是通用編程工具，應用面廣，數據處理方面的第三方的庫如numpy（矩陣基礎） scipy（矩陣運算） sklearn（人工智能算法） matplotlib（科學制圖）也很強大，學好它們對于數學建模足夠了。

關于數模編程能力成長曲線。兩個上手都不難，中期（大概就是進步到能拿國獎的水平那個階段）matlab數據操作和算法積累進步會更快那么一點點，到后期（編程實現不再是難點時）熟練了又會沒什么區別。

因為python的適用面廣，如果在技術層面有長遠打算，建議學Python。

從語言本身的發展看，MATLAB是mathwork公司自己開發維護的，提升已到瓶頸，未來用的人可能會越來越少；python是開源的，全世界一起開發維護，這幾年可以頒發個進步最快獎，未來可能更萬能，不會可能要再補課。

補充幾個MATLAB功能方便的點:

1.對圖的交互式編輯功能。畫出來的圖可以直接在圖編輯模式下手動調整大小，增加標注等等，即使不懂相應代碼也能處理。缺點:不是用代碼畫出來的東西，一旦數據要調整重新畫很麻煩，畫多個相似樣式的圖也不容易。這會讓人養成不好的習慣。

2.方便的幫助功能。哪個函數不會用，選上直接F1就可以幫助查詢用法。幫助系統也全面且人性化，只要英語過關非常好用，現用現查。

3.直接在變量區定義和修改變量。又是一個免去代碼的操作。Python的兩個平臺——pycharm學生版或者Spyder也有相同功能。但是不建議用，也是不好的習慣。

4.文件數據自動導入功能。這個可以多摸索一下，工具挺強大的。尤其數學建模比賽時很省事。

5.選中變量畫圖。在沒想好以畫哪種形式的圖時可以隨便試試，挺方便的。