创意编程数学可以通过以下几种方式来实现：
使用编程语言解决数学问题
例如，使用Python编程语言解决数学问题，如计算不定方程、验证数学猜想等。以下是一个用Python编写的程序，用于解决“用十元钱买3种邮票”的问题：
```python
for k in range（1, 20）:
m = （100 - 5 * k） / 12
if m - int（m） == 0:
print（"1 角的：", 10 * int（m）, "2 角的：", int（m）, "5 角的：", k）
```
介绍数学算法及其编程实现
可以介绍一些常见的数学算法，如排序算法、搜索算法、图算法等，并给出示例代码。例如，使用Python实现一个简单的冒泡排序算法：
```python
def bubble_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n-i-1）:
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
```
数学模型在编程中的应用
介绍一些常见的数学模型在编程中的应用，如线性回归、最优化问题、图论等，并讲述数学模型的原理和实际应用，以及如何使用编程语言实现这些模型。例如，使用Python实现线性回归模型：
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
示例数据
X = np.array（[, , , , ]）
y = np.array（[2, 4, 6, 8, 10]）
创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression（）
model.fit（X, y）
预测
predictions = model.predict（X）
print（predictions）
```
数字方法
介绍一些常见的数字方法，如插值、数值微分、数值积分等，并讲解这些方法的原理和应用场景，并给出具体的代码实现。例如，使用Python实现数值积分中的梯形法：
```python
def trapezoidal_rule（f, a, b, n）:
h = （b - a） / n
integral = 0.5 * h * （f（a） + f（b））
for i in range（1, n）:
integral += h * f（a + i * h）
return integral
```
数据可视化
介绍一些常见的数据可视化方法，如绘制折线图、散点图、柱状图等，并讲解可视化的原理和使用编程语言实现的方法，并举例说明如何将数据转化为可视化图形。例如，使用Python的matplotlib库绘制折线图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
示例数据
x = np.linspace（0, 10, 100）
y = np.sin（x）
绘制折线图
plt.plot（x, y）
plt.xlabel（'x'）
plt.ylabel（'sin（x）'）
plt.title（'Sine Function'）
plt.show（）
```
数学概念在实际编程中的应用
介绍一些数学概念在实际编程中的应用，如矩阵运算、概率统计、离散数学等，并给出一些编程实践的例子，让读者能够将数学知识应用到实际编程中。例如，使用Python进行矩阵运算：
```python
import numpy as np
创建两个矩阵
A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）
B = np.array（[[5, 6], [7, 8]]）
矩阵乘法
C = np.dot（A, B）
print（C）
```
通过以上方式，可以有效地将创意编程与数学相结合，提高编程能力和数学理解。