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Asterisci/icm2021-2105298-finalist

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ICM2021 Finalist Team 2105298 source code

谨以此项目小小纪念一下打了三年的数模生涯

打数模从大一一直打到大三,终于在最后一次打了个像样的成绩出来。想留点东西纪念一下三年的数模,和队友商量了一下决定把这次美赛的源码开源一下,于是有了这个仓库。

本仓库提供了 ICM2021 D Problem Finalist Team 2105298 的论文和源代码等文件供大家学习交流。

目前我这里的源码只有大部分模型和作图部分,ARIMA分析模型部分数据处理 等是由我的队友完成,我也会邀请他们来完善这个仓库~

由于经过的时间太长且三天的时间很紧,我们只能尽力复原所有代码和操作,某些代码/操作并没有做记录,这里说声抱歉。

如果你有疑问的话,欢迎提issue或给我发邮件[email protected]

issue 请到 Github 仓库提或者直接发邮件给我

文末也会有数模的一些小小经验和相关资源的推荐。

Paper and Result

result

Our paper

由于三天时间真的很有限(最后一分钟都还在改),我们后面发现论文中有不少小错误。后面有时间(老鸽子了)会更新更正版本。

Paper 全文

关于论文排版请看排版部分

Code

Source code

网页查看( Gitee Pages 被封了只能用 Github Pages 稍微有点慢等一等): Source code Web

About Data

  • data文件夹下,source_data为 ICM 官方数据

  • 在建模过程中很多数据是队友处理好直接给我的,对于其中能够还原为原始数据的我已经处理过了,其中我们自己引入的数据都放在our_data文件下,并在下表中标注了数据处理过程。在源代码中搜索result data注释也可以在引入出看到数据解释。

Our Data Definition
6data.csv 6类主流流派数值平均值
n_ar.csv n 年代的艺术家id
相关系数.txt 12类数据的相关系数矩阵
sublist 示例节点在矩阵中位置

Figure

  • 本文大部分图片使用 matplotlib 绘制,并全局使用 seaborn 进行全局美化

之前建模一直用 MATLAB 来着,这次因为 MATLAB 没法画网络图就转 Python 了,没想到最后真的就全用 Python 做完了。现在回来看只能说:

Python 真香!

  • 少部分复杂图使用 Echarts 完成

有前端基础的同学推荐使用,美化度极高。

我是因为本职工作就是前端工程师(目前在字节跳动 @bytedance 实习)之前就使用过前端数据可视化的库才用的。

没有前端基础的同学别学啊,前端涉及面及广,出了问题 debug 会耗费大量时间,老老实实用 matplotlib 也可以画出很好看的图

  • 有部分图想要特殊标注,我的做法一般是用 PS 进行坐标轴或者特殊数据的标注,会比在画图包中标注的快
  • 最后的产品图使用 墨刀 设计的

Resources

这里推荐一下我觉得在数模中有用的东西

持续更新中...不妨点个Star收藏一下

如果你还有其他需要,欢迎提issue或给我发邮件[email protected],我会尽量更新

issue 请到 Github 仓库提或者直接发邮件给我

Books

没收钱(JD快点打钱!),哪里便宜哪里买,或者找找退役的学长要

作为编程位肯定是最重要没有之一的书(据队友反应建模位这本书也是top1),啃通了基本数模就通关了

经典老书了,对建模位比较有用(吧?)反正我翻了两页就没翻过了。

编程

  • MATLAB + Lingo

这个方案可能偏向于传统的数学建模形式(比如国赛),其中 MATLAB 必会,Lingo 为 可选项,在解一些非线性方程时会很好用,还可以自动进行稳定性分析啥的。

  • Python

这个方案偏向于现代的数学建模形式(比如美赛),特征为归根结底是进行数据挖掘分析相关工作,比较适用于现在的科研大环境。个人比较推荐,而且 Python 也是现在最火的语言,用好了肯定对以后各方面都用帮助。

排版

我三年都是使用 Latex 进行排版的, 所以下面所列都为Latex相关资源

真的极度推荐学一学 LatexLatex + Markdown 打爆 Word

这两个模板每年都会根据要求更新,直接用最新的就行了不用管每年的格式要求

作图

俗话说:美赛就是美术大赛(误),所以作图是很重要的

自带的作图库

  • MATLAB:

MATLAB 做的图必须修一修才能用,这里推荐我国赛用的插件 ztinpn/utilForFormat

  • Python:

matplotlib做出的图本身就很好看了,想再美化下风格的话就用 seaborn

第三方作图

其实用好自带的完全够了,下面的只是个人比较熟悉的用起来会快一点,没有学过的同学不必强求

  • 前端可视化图表库
    • Echarts 我自己主要用的库,优点是社区丰富,大部分需要的形状直接有轮子
    • G2Plot or G2 填补了 Echarts 的一些空白,但是文档写的不是很好,而且没有社区。

还是那句话,有前端基础的同学推荐用,没有的建议不要学,反而耽误了时间最后效果不一定好

有部分图想要特殊标注,我的做法一般是用 PS 进行坐标轴或者特殊数据的标注,会比在画图包中标注的快(别拿来造假啊喂)

  • Adobe Ai

画示意图挺好用的,和 PS 基本可以相互替换

  • IPad

其实用 IPad 进行标注或者画图用的熟可能比上面的还快。

有太太画个插图啥的不是妥妥的O奖(笑)。

要是有太太画了请务必踢我!!

推荐软件是: Procreate

IPad 扛把子软件, 没啥好说的

One more thing

祝愿大家都有好成绩!

就算最后没有取得称心的成绩(我最后一次才拿了奖,真的很能理解那种感受),但至少能在大学的记忆里留点一点深刻的印象。可能这个奖目前觉得很重要,等10年20年后来看可能真的无关紧要,所以只要自己觉得尽力了就好了!

把酒祝东风

且共从容

Mirror

  • 本项目原始仓库为: Github
  • 国内镜像仓库为: Gitee

issue 请到 Github 仓库提或者直接发邮件给我

Contributers

Xiyan Li

西安交通大学 金禾经济研究中心 本科在读

Zhuoer Hu

西安交通大学 信息与计算数学 本科在读

Guofan Fan

西安交通大学 生物技术(生物信息学方向) 本科在读

License 开源协议

本项目遵循GPL3.0开源协议,请在遵循协议下使用。

About

Finalist team 2105298 source code for ICM-2021 D problem

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License

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Releases

No releases published

Packages

No packages published