本篇文章给大家谈谈Python编程与数学建模技巧解析，以及对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
从scipy 导入统计数据
[k for k, v in stats.__dict__.items() if isinstance(v, stats.rv_continuous)] 总共有超过90 个连续随机变量。
连续随机变量对象有以下方法：
rvs：生成随机数，可以通过size参数指定输出数组的大小。
pdf：随机变量的概率密度函数。
cdf：随机变量的分布函数。
sf：随机变量的生存函数，其值为1-cdf。
ppf：分布函数的反函数。
stat：计算随机变量的期望和方差。
拟合：对一组随机样本使用最大似然估计方法来估计总体中的未知参数。图片.png
image.png
1.2离散型随机变量及分布
在scipy.stats 模块中，所有描述离散分布的随机变量都继承自rv_discrete 类，您也可以直接使用rv_discrete 类来自定义离散概率分布。
可以使用以下语句获取scipy.stats 模块中的所有离散随机变量：
从scipy 导入统计数据
[k for k, v in stats.__dict__.items() if isinstance(v, stats.rv_discrete)]
["binom", "伯努利", "nbinom", "geom", "hypergeom", "logser", "泊松", "普朗克", "玻尔兹曼", "randint", "zipf", "dlaplace", " skellam", "yulesimon"] 总共有14 个离散随机变量。
大多数离散分布方法与连续分布非常相似，但pdf 被替换为分布律函数pmf。
常用离散随机变量的分布律函数列于表2.15。
图片.png
2概率密度函数和分布律可视化
图片.png
图片.png
例****2.46在一个图形界面上画****4****个不同的[图片上传失败.(image-830155-1619426723999)]分布的概率密度曲线。image.png#程序文件Pex2_46.py
从pylab 导入图、图例、xlabel、ylabel、savefig、show、rc
从scipy.stats 导入gamma
从numpy 导入linspace
x=linspace(0,15,100); rc("字体",大小=15); rc("文本", usetex=True)
绘图(x,gamma.pdf(x,4,0,2),"r*-",label="$\alpha=4,\beta=2$")
绘图(x,gamma.pdf(x,4,0,1),"bp-",label="$\alpha=4,\beta=1$")
绘图(x,gamma.pdf(x,4,0,0.5),".k-",label="$\alpha=4,\beta=0.5$")
绘图(x,gamma.pdf(x,2,0,0.5),"g-",label="$\alpha=2,\beta=0.5$")
传奇（）; xlabel("$x$"); ylabel("$f(x)$")
savefig("figure2_46.png",dpi=500);显示()图像.png
image.png#程序文件Pex2_47.py
将matplotlib.pyplot 导入为plt
将numpy 导入为np
从scipy.stats 导入规范
mu0=[-1, 0]; s0=[0.5, 1]
x=np.linspace(-7, 7, 100); plt.rc("字体",大小=15)
plt.rc("文本", usetex=True); plt.rc("轴",unicode_minus=False)
f, ax=plt.subplots(len(mu0), len(s0), sharex=True, sharey=True)
对于范围(2): 内的i
对于范围(2): 内的j
mu=mu0[i]; s=s0[j]
y=范数(mu, s).pdf(x)
ax[i,j].plot(x, y)
ax[i,j].plot(1,0,label="$\mu$={:3.2f}n$\sigma$={:3.2f}".format(mu,s))
ax[i,j].legend(字体大小=12)
ax[1,1].set_xlabel("$x$")
ax[0,0].set_ylabel("pdf($x$)")
plt.savefig("figure2_47.png"); plt.show()image.png
image.png#程序文件Pex2_48_1.py
从scipy.stats 导入binom
将matplotlib.pyplot 导入为plt
将numpy 导入为np
n, p=5, 0.4
x=np.arange(6); y=binom.pmf(x,n,p)
plt.子图(121); plt.plot(x, y, "ro")
plt.vlines(x, 0, y, "k", lw=3, alpha=0.5) #vlines(x, ymin, ymax) 绘制垂直折线图
#lw设置线宽，alpha设置图像的透明度
plt.子图(122); plt.stem(x, y, use_line_collection=True)
plt.savefig("figure2_48.png", dpi=500); plt.show()image.png
matplotlib.pyplot 是生成图形的常用模块。它提供了matplotlib库的绘图接口。您还可以使用pylab 界面将numpy 和matplotlib.pyplot 中最常用的命令加载到当前工作区中。例2.48中的程序也可以重写为： #程序文件Pex2_48_2.py
从scipy.stats 导入binom
将pylab 导入为plt
n, p=5, 0.4
x=plt.arange(6); y=binom.pmf(x,n,p)
plt.子图(121); plt.plot(x, y, "ro")
plt.vlines(x, 0, y, "k", lw=3, alpha=0.5) #vlines(x, ymin, ymax) 绘制垂直折线图
#lw设置线宽，alpha设置图像的透明度
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用户评论
Python真是太棒了！可以用它来做各种数学建模的事情。
有13位网友表示赞同！
学习 Python 可以让我更方便地解决数学问题吗？
有11位网友表示赞同！
我有点想入门数学建模，Python 是一个不错的选择吗？
有19位网友表示赞同！
这篇文章会不会讲一些常用的数学建模方法呢？
有12位网友表示赞同！
听起来很有意思，我想了解一下 Python 如何应用于数学建模。
有11位网友表示赞同！
我要开始学习 Python 了，希望能通过它来深入理解数学建模。
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Python 和数学建模结合在一起，感觉会很强大！
有9位网友表示赞同！
我一直对数学建模有点概念，想知道 Python 能让我做得更好?
有18位网友表示赞同！
我想从零开始学习 Python 用来做数学建模，你们有合适的入门资源吗？
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看到这个标题我就跃跃欲试了！期待能从文章中学到更多。
有8位网友表示赞同！
我一直听说 Python 适合数据分析，它也能应用于数学建模吗？
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有没有人可以用实际案例来展示 Python 在数学建模中的应用？
有7位网友表示赞同！
对Python比较熟悉，想学习如何用它进行更高级的数学建模！
有5位网友表示赞同！
学习 Python 做数学建模，需要哪些基础知识呢？
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文章里会讲到一些常见的数学模型吗？我很想了解那些。
有18位网友表示赞同！
我想知道 Python 在哪些领域的数学建模应用比较广泛?
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我听过利用 Python 进行科学计算，这与数学建模有什么区别呢？
有12位网友表示赞同！
文章会介绍一些用 Python 实现数学建模的工具库吗？
有12位网友表示赞同！
学习 Python 做数学建模，需要多长时间才能入门呢？
有18位网友表示赞同！