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。
本攻略所有代码内容均在winPython下的Spyder及IPython中编写，其Python版本是3.4.4
当然也可以使用Anaconda或者Python（x,y），差不多的，因为我办公室的电脑还是用的xp系统，Anaconda老是安装失败，所以选择的WinPython。
初用简书，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
实例1：对已有数据进行建模
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。
| 质量（g） | 伸长（cm） |
|---|---|
| 50 | 1.000 |
| 100 | 1.875 |
| 150 | 2.750 |
| 200 | 3.250 |
| 250 | 4.375 |
| 300 | 4.875 |
| 350 | 5.675 |
| 400 | 6.500 |
| 450 | 7.250 |
| 500 | 8.000 |
| 550 | 8.750 |
质量与伸长的关系图.png
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：
import numpy as np
mass = [ 50*i for i in range(1,12)] #这里偷懒用的列表推导式，python初学者可以百度一下，一看就懂
length = [1.000,1.875,2.750,3.250,4.375,4.875,5.675,6.500,7.250,8.000,8.750]
F = np.polyfit(mass,length,1) #按一次多项式拟合
print(F) #输出各项系数
P = np.poly1d(F)
print(P) #输出方程式
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：
J{拟合图像.png
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
因工作原因，文章更新较慢，这一系列文章旨在解决实际问题，所以我大部分时间在找实例，发现有趣的实例会分享给大家。
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