选python做数学建模还是不错的。python 是开源的，开源的东西生机勃勃，众人拾柴火焰高，全世界的编程高手都在为 python 增砖添瓦，目前官方(pypi.org)显示有10多万个第3方库，而且貌似每天以数百个新库的速度在增加，如此庞大的第3方库，几乎涉及各行各业各领域，你想做点什么事情，随便找找一般总有适合你的基础库别人已经做好了，你直接拿来用事半功倍
这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。
先补充一些基本的数据知识
1、numpy.array()
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在基础操作里，array和list是不区分的（在索引和删除一些操作还有运行时间上会有区别），python也没有array这个数据结构。array是由numpy这个数值计算工具包定义的。因为很多操作必须要求是在array上进行（list会出错）所以需要掌握。以下参考官方文档。
import numpy as np
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一、线性规划
选择scipy.optimize.linprog进行线性规划问题的求最大最小值问题。学习材料：官方文档。
这里不讨论具体问题，只涉及数学方程转换成函数语言进行求解的过程，参考书籍：数学建模算法与应用。
二、多项式的最小二乘法曲线拟合
利用numpy.polyfit。
