1、Series和DataFrame简单入门
2、Pandas操作CSV文件的读写
3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图
1、Matplotlib绘图之属性设置
2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图
1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）
2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）
3、Python实现线性插值和三次样条插值
4、Python实现线性函数的拟合算法
5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数
6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径
数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言，重点是要有强大的数学功底，及对欲建模问题的深刻理解和分析，计算机只是一个辅助工具。当你在数学层面对要建模问题分析清楚了，然后用计算机编程语言去把它表达出来即可。选python 做这事还是不错的。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。python 的庞大生态库，大概只有 java 可与之一拼了，其它没有哪种语言有这么庞大的库。python 在 tiobe 琅琊榜上稳步上升，目前已超越 C++排第3了。
你要做数学建模，以下这些基础库或许会用到：
numpy, pandas, scipy, matplotlib , sympy .....
更多的你自己去了解一下。
我们选择的入门书籍是叶其孝和姜启源翻译的《数学建模》，原著是Frank R. Giordano和William P. Fox编著的 《A First Course in Mathematical Modeling（Fifth Edition） 》
从名字就能看出这是一本数学建模的入门书籍，由浅入深，很适合数学基础薄弱的人学习。接下来我们将会把这本书中的建模实例用Python3来实现。
初用，没有找到编辑公式的方法，求帮助，公式暂时先用其他软件编辑，采用截图的方式插入文章
首先是最简单的弹簧拉伸模型，学过胡克定律的同学们应该都知道这是啥，这个炒鸡简单， 不愿看的同学可以跳过。
这是一个研究弹簧伸长与所吊重物质量之间关系的模型。
从图中我们可以明显地看到这是一个线性关系。然后我们就可以对数据进行线性拟合（非线性拟合也只是用到了不同的函数而已），这里用到了numpy库：
这样，对于这个模型的建模就已经完成了。如果要画出图来是这样的：
当然，这个图用Python3也可以画出来，需要用到matplotlib库，附上matplotlib简单教程：
ywjun的学习笔记, Python图表绘制：matplotlib绘图库入门
