建模分析代码的编写通常遵循以下步骤：
明确问题和模型
确定你要解决的问题是什么。
明确问题的数学模型和算法。
环境准备
安装必要的库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
可以使用Anaconda来简化库的安装和管理。
数据获取和处理
根据模型需求获取相关数据。
对数据进行清洗、预处理和特征工程。
编写代码
根据数学模型和算法编写代码。
代码应该清晰、简洁，并且能够正确地实现所需的功能。
注意变量的命名规范、代码的注释和文档的编写。
测试和调试
对代码进行测试，确保其正确性和稳定性。
调试代码以解决可能出现的问题。
优化和效率
考虑使用一些优化技巧和工具，如合理选择数据结构和算法。
使用函数和模块化编程来提高代码的可读性和可维护性。
结果分析和可视化
对模型的结果进行分析。
使用可视化工具（如Matplotlib）来展示结果。
文档和报告
编写文档，记录代码的功能和实现方式。
准备报告，总结建模过程和结果。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
创建示例数据
dates = pd.date_range（'2024-01-01', periods=30）
prices = np.random.rand（30） * 100 生成30个随机价格
df = pd.DataFrame（{'Price': prices}, index=dates）
计算5日移动平均线
df['MA5'] = df['Price'].rolling（window=5）.mean（）
可视化数据
plt.plot（df.index, df['Price'], label='Original Price'）
plt.plot（df.index, df['MA5'], label='5-Day Moving Average', color='red'）
plt.xlabel（'Date'）
plt.ylabel（'Price'）
plt.title（'Stock Price with 5-Day Moving Average'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何从数据准备到结果可视化的完整流程。根据具体问题的不同，建模分析代码的复杂度和结构也会有所不同。