科学运算语言 MATLAB 5.3 程序设计与应用

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出版者:清华大学出版社
作者:[美] 克里斯琴(C
出品人:
页数:340
译者:
出版时间:1993-1
价格:32.00元
装帧:
isbn号码:9787302012269
丛书系列:
图书标签:
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  • 4星
  • MATLAB
  • 科学计算
  • 数值分析
  • 程序设计
  • 算法
  • 工程计算
  • 数学建模
  • 信号处理
  • 控制系统
  • 数据分析
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具体描述

好的,这是一本关于现代数据分析与计算方法的图书简介,重点聚焦于Python生态系统及其在机器学习、大数据处理和高性能计算中的应用。 --- 现代数据科学计算:Python生态系统下的高性能编程与实践 书籍概述 本书旨在为读者提供一套全面且深入的现代数据科学计算框架,重点围绕Python编程语言及其在科学计算、数据挖掘和人工智能领域的核心库展开。我们超越了传统的数值计算范式,深入探讨如何利用Python的高效数据结构、并行计算能力以及庞大的开源生态系统,解决当代工程与科研中遇到的复杂问题。本书强调理论与实践的紧密结合,不仅教授工具的使用,更注重理解其背后的算法原理和优化策略。 目标读者 本书适合具有一定编程基础(C/C++、Java或基础脚本语言经验者优先),希望转向或深化在数据科学、机器学习工程、量化金融分析及高性能数值模拟领域的工程师、研究人员、高年级本科生及研究生。 核心内容深度剖析 第一部分:Python基础与高性能计算环境构建 本部分将快速回顾Python 3.x的现代特性,并着重于构建一个高效的科学计算环境。 Python环境管理与优化: 深入讲解Anaconda/Miniconda环境管理、虚拟环境的最佳实践,以及JupyterLab/Jupyter Notebook在交互式开发中的高级技巧(如魔术命令、扩展集成)。 数据结构与内存模型: 分析Python原生数据结构的内存开销与性能瓶颈,为后续的向量化操作奠定基础。 Numba JIT编译器应用: 介绍如何使用Numba将关键的Python循环代码即时编译(JIT)成高效的机器码,实现接近C语言的执行速度,特别关注`@njit`和`@vectorize`装饰器的精细化控制。 第二部分:NumPy的深度优化与向量化编程范式 本书将NumPy提升到核心地位,详细阐述如何彻底摆脱低效的Python循环,实现大规模矩阵运算的效率飞跃。 广播机制(Broadcasting)的精妙运用: 不仅介绍基本广播规则,更深入探讨如何设计形状(Shape)以最小化内存复制,最大化计算效率。 数组视图(Views)与拷贝(Copies)的细致管理: 分析视图与拷贝在内存和性能上的差异,指导读者编写无副作用且内存友好的代码。 高级索引技术: 覆盖花式索引、布尔索引的高效应用,以及如何利用它们实现复杂的数据筛选和重塑操作。 线性代数运算的底层逻辑: 探讨NumPy如何封装BLAS/LAPACK库(如OpenBLAS, MKL),并指导读者检查和配置高性能后端。 第三部分:Pandas:面向大规模结构化数据的处理引擎 本部分将Pandas视为一个强大的数据处理框架,重点关注其在大数据集上的性能调优。 DataFrame与Series的高效操作: 详述`apply()`、`map()`、`applymap()`的性能对比,并明确指出何时应该使用向量化操作,何时必须使用迭代方法(如`itertuples`)。 时间序列分析的进阶技术: 深入处理高频金融数据和物联网(IoT)数据,包括重采样(Resampling)、时间窗口聚合(Rolling/Expanding Windows)的高级配置,以及时区问题的严谨处理。 内存优化策略: 针对内存受限环境,教授如何使用`Categorical`类型、数据类型下推(Type Downcasting)和HDF5等外部存储格式来显著减小内存占用。 第四部分:科学计算与可视化集成 本部分聚焦于如何利用SciPy进行复杂的数学建模,并使用现代可视化工具进行结果展示。 SciPy生态系统精览: 详细介绍优化模块(`scipy.optimize`)中的各种求解器(如最小二乘法、约束优化),插值模块(`scipy.interpolate`)的高维插值,以及信号处理、傅里叶变换的应用。 统计建模与假设检验: 使用`scipy.stats`进行概率分布拟合、回归分析及非参数检验,强调统计结果的可解释性。 交互式可视化: 引入Plotly和Bokeh等库,指导读者创建可缩放、可交互的动态图表,以取代静态图形在探索性数据分析(EDA)中的局限性。 第五部分:面向未来的计算:并行化与GPU加速 本部分将读者带入高性能计算的前沿,介绍如何利用多核CPU和GPU资源。 多进程与多线程的权衡: 深入解析Python的全局解释器锁(GIL)对并行计算的影响,并指导何时应使用`multiprocessing`(I/O密集型)和何时应使用`concurrent.futures`。 Dask:分布式计算的桥梁: 详细讲解Dask的Lazy计算模型、Task Graphs,以及如何利用Dask Array和Dask DataFrame在集群或单机多核上处理超出内存限制的数据集。 GPU加速入门: 介绍CuPy库,阐述其如何提供与NumPy高度兼容的API,但将计算卸载到NVIDIA GPU上执行,实现数量级的速度提升。 本书特点 1. 代码即方法论: 所有示例代码均采用现代Python风格编写,注重可读性、可维护性和运行时效率。 2. 性能驱动: 每章节都包含性能对比测试,量化不同编程范式(循环 vs. 向量化 vs. 并行)带来的速度差异。 3. 实战导向: 包含多个完整的案例研究,如:大规模时间序列因子回测、高维非线性方程组的数值求解、以及大型稀疏矩阵的存储与操作。 --- 本书将帮助读者构建一个坚实的、面向21世纪的计算思维模式,使数据处理和科学建模工作流更加高效、可扩展和现代化。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从写作风格来看,这本书的作者显然是一位经验极其丰富的教育者,他的叙事口吻带着一种沉稳而坚定的引导力。读起来丝毫没有那种干巴巴的技术手册的枯燥感,反而像是在听一位资深教授在面对面授课。他对于一些容易混淆的编程细节,总能给出恰到好处的脚注或者额外的“注意”提示,这些小小的细节,恰恰是教科书中最容易被忽略,却对学习者帮助最大的部分。特别是对循环结构和函数定义的讲解,他花费了大量的篇幅来剖析效率问题,这对于任何想要编写高质量数值代码的人来说都是至关重要的。这种对细节的执着和对教学法的深刻理解,使得这本书即便是时隔多年,依然保持着极高的可读性和学习价值,绝非那种只为应付课程要求的教材可比拟。

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我得说,这本书的实战性远超我的预期。很多介绍MATLAB编程的书籍,往往会把重点放在软件的界面操作或者一些花哨的工具箱上,但这本书的重心显然放在了“科学运算”这一核心目的上。它没有回避那些硬核的数学问题,而是直接将它们转化为可执行的代码逻辑。我印象最深的是关于矩阵运算和数值积分的那几章,作者没有用过于抽象的语言,而是通过具体的工程背景案例来展示如何用MATLAB高效地解决实际问题。那些附带的代码块,虽然是针对5.3版本的语法,但只要稍微调整一下,放在现代版本中依然能流畅运行,这充分证明了其设计的健壮性。对于一个需要将理论知识快速转化为计算能力的理工科学生或工程师来说,这本书提供了一种非常实用的思维框架,教会你如何用矩阵的语言思考问题,而不是简单地把MATLAB当作一个计算器来使用。

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这本书的装帧设计非常朴实,封面那种略带年代感的配色和字体选择,让人一眼就能感受到它深厚的学术气息。打开书本,纸张的质感也挺不错,阅读起来眼睛不容易疲劳,长时间沉浸在复杂的公式和代码示例中也不会感到太难受。虽然内容本身是关于相对早期的软件版本,但那些基础的编程思想和数学建模的逻辑,对于我们现在使用新版本的人来说,依然具有极高的参考价值。我特别欣赏作者在讲解那些核心算法时所采用的清晰的层级结构,不像有些教材那样一上来就堆砌概念,而是循序渐进地引导读者理解“为什么这么做”,而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。对于初学者来说,这种详尽的铺垫是建立扎实基础的关键。它不是那种追求时髦功能的速成指南,更像是一本老派的、值得信赖的工具书,每一个章节都凝聚着作者深厚的实践经验,值得细细品味。

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这本书对于理解MATLAB的底层逻辑非常有帮助,尤其是在处理内存管理和向量化操作的部分。在那个阶段,大家对于如何写出“M-文件”的性能要求可能没有现在这么高,但作者提前预见了效率的重要性。他详细阐述了为什么向量化操作会比显式的循环快得多,并且通过对比清晰地展示了时间上的巨大差异。这种对计算性能的早期关注,让这本书具备了一种超越时代的洞察力。我发现自己在使用新版MATLAB时,很多优化代码的习惯都是从这本书的早期范例中潜移默化地培养起来的。它教会了我如何与软件“对话”,理解它最喜欢哪种处理数据的方式。对于想要从“能运行”的代码晋升到“高效运行”的代码的读者来说,这本书提供的底层视角是极其宝贵的财富。

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坦白讲,我对这本书的排版和图表质量稍微有点意见,毕竟是那个年代的出版物,一些函数的流程图看起来分辨率略显粗糙,某些公式的行间距也稍微有点拥挤。不过,一旦我将注意力从这些视觉上的小瑕疵转移到内容本身,我立刻就能理解为什么这本书能够流传至今。它所蕴含的知识密度是惊人的。作者似乎有意将不同领域的计算方法——从线性代数到常微分方程的数值解法——熔于一炉,形成了一个统一的计算思想体系。这不仅仅是一本关于MATLAB的书,它更像是一本关于“如何用计算工具进行科学探索”的入门哲学书。它迫使读者去思考不同算法之间的内在联系和适用性,而不是仅仅停留在调用某个内置命令的层面。这种深度挖掘的精神,是当下很多快速迭代的技术书籍所欠缺的。

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作者是薛定宇吧,他编著的MATLAB书很实在。

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作者是薛定宇吧,他编著的MATLAB书很实在。

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作者是薛定宇吧,他编著的MATLAB书很实在。

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作者是薛定宇吧,他编著的MATLAB书很实在。

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