学习Python数学建模的时间因个人的背景和学习能力而异。如已有一定的编程经验和数学基础，学习Python数学建模可能会相对快一些。学习的时间还取决于学习的深度和目标。对于初学者而言，建议花费大约3个月的时间来学习Python的基础语法和数学建模的基本知识。然后，通过不断实践和练习，进一步提升数学建模的技巧和应用能力。总体而言，持续的学习和实践是提高数学建模技能的关键。
数学建模需要掌握Python和MATLAB等编程语言和技术。因为Python和MATLAB是数学建模最常用的编程语言，掌握它们可以帮助研究人员更好地进行数据分析和模拟计算。此外，还需要掌握相关的数学知识和建模技术，例如线性代数、微积分、最优化算法、数据挖掘等。只有全面掌握以上所述的编程语言和技术，才能更好地进行数学建模的研究工作。
matlab做数学建模更好。因为MATLAB是一款工程领域的软件，常常用来进行各种领域的建模使用。而Python是一门编程语言，常常使用其来进行脚本开发，编制各种程序。
在数学建模中，以下是我们数学建模中常用到的软件。
Matlab是一款商业数学软件，用于算法开发，数据可视化，数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和simulink两大部分。可以进行矩阵运算，绘制函数和数据，实现算法。创建用户界面，连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算，控制设计，信号处理与通讯，图像处理，信号检测，金融建模设计与分析等领域。
Lingo是运筹优化问题比较好的软件之一，它可以用于求解非线性规划，也可用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择，其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（既整数规划，包括0-1整数规划），方便灵活，而且执行速度很快。能与Excel，数据库等软件交换数据。
SPSS是一款统计产品与服务解决方案软件。SPSS入门容易，在数学建模中常用于数据分析。
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的操作系统中运行。
Visual C++是一个功能强大的可视化软件开发工具。而且C++是最基本语言，运行速度也快。
数学建模比赛中这么多软件只要入门一两个即可一般推荐matlab，Lingo（优化模型）
1. 学习基础知识：首先，确保你对数学的基础知识有很好的掌握。这包括线性代数、微积分、概率论等。如果你在这些方面还有一些薄弱，建议你补充自己的知识。
2. 熟悉建模方法：了解并学习常用的建模方法，如最优化、统计建模、动态规划等。掌握这些方法将有助于你在实际问题中进行数学建模。
3. 锻炼问题求解能力：数学建模需要解决实际问题，并将其转化为数学模型。因此，练习解决各种类型的问题非常重要。可以尝试解决往年的数学建模竞赛题目，或者从实际生活中找一些问题进行建模和求解。
4. 学习编程技能：数学建模通常需要借助计算机进行模型的求解和数据的处理。因此，学习一种或多种编程语言（如MATLAB、Python等）将对你的数学建模能力有很大帮助。
5. 参加数学建模竞赛：参加数学建模竞赛是一个很好的锻炼机会。这将使你暴露于各种问题，并在有限的时间内进行建模和求解。可以寻找学校或者其他机构组织的数学建模竞赛，积极参与其中。
6. 阅读相关文献和书籍：搜索学术论文、教材和参考书籍，了解数学建模的最新研究和应用。这有助于你更深入地理解数学建模的理论和实践。
7. 寻找导师和交流经验：寻找有经验的导师或其他研究生同学进行交流。他们可以提供指导和建议，分享他们的经验，并帮助你进一步提升你的数学建模能力。
最后，持之以恒地练习和学习是提高数学建模能力的关键。通过不断地实践和反思，你将不断成长和进步。