MATLAB语言程序设计教程

MATLAB语言程序设计教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国铁道工业出版社
作者:张德喜
出品人:
页数:230
译者:
出版时间:2006-6
价格:20.0
装帧:平装
isbn号码:9787113070571
丛书系列:
图书标签:
  • 编程
  • MATLAB
  • MATLAB
  • 程序设计
  • 教程
  • 科学计算
  • 工程数学
  • 数值分析
  • 算法
  • 高等教育
  • 理工科
  • 计算机科学
  • 数学建模
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

本书是计算机辅助工程系列规划教材之一。本书详细地介绍了 MATLAB矩阵和数组运算、符号计算、绘图、数值计算、程序设计及图形用户界面设计技术等内容。采用了以命令和概念为基础,结合具体实例、操作方法和技巧,系统讲述了MATLAB的强大功能,使读者能在较短的时间内全面掌握MATLAB的使用技巧。可作为高等学校计算机科学与技术、电子信息工程、数学等专业的教材或教学参考书,也可供MATLAB用户学习和参考。

《Python数据科学实战指南》 本书简介: 在当今数据爆炸的时代,掌握强大的数据分析和科学计算工具已成为必备技能。本书旨在为广大读者,特别是希望系统学习如何利用Python进行数据处理、分析、可视化以及构建机器学习模型的工程师、研究人员和学生,提供一本全面且极具实践性的入门与进阶指南。 本书不包含任何关于MATLAB语言的内容,而是聚焦于当前在数据科学领域占据主导地位的Python语言生态系统。我们不涉及MATLAB的语法、函数、工具箱或任何与MATLAB相关的概念。 核心内容梗概: 本书围绕Python在数据科学核心流程展开,共分为几个主要部分: 第一部分:Python基础与数据科学环境搭建 在正式进入数据科学的海洋之前,我们需要为自己配备好航行所需的工具。本部分将从Python语言的最基础知识讲起,确保即使是编程新手也能快速上手。我们会详细介绍Python的基本数据类型、控制流(条件语句、循环)、函数定义与使用、模块导入等核心概念。 更重要的是,我们将专注于构建一个高效且标准的数据科学开发环境。这包括Python解释器的安装、集成开发环境(IDE)的选择与配置(如VS Code, PyCharm),以及至关重要的数据科学三剑客——NumPy、Pandas和Matplotlib的安装与基础用法介绍。读者将学会如何安装这些库,并在Jupyter Notebook或JupyterLab环境中进行交互式编程,体验边写边运行的便捷。 第二部分:NumPy——科学计算的基石 NumPy(Numerical Python)是Python科学计算的基础库,提供了强大的N维数组对象以及用于处理这些数组的函数。本部分将深入剖析NumPy的核心特性: ndarray对象: 学习如何创建、索引、切片和重塑各种维度的数组。理解数组的广播机制,这是进行高效数值运算的关键。 数值运算: 掌握NumPy提供的各类数学函数、线性代数运算、傅立叶变换以及随机数生成等功能。 数组操作: 学习如何合并、分割、转置数组,以及进行逻辑运算和条件选择。 应用场景: 通过实际例子,展示NumPy在图像处理、信号分析、物理模拟等领域的基础应用。 第三部分:Pandas——数据处理与分析的利器 Pandas是Python中最受欢迎的数据处理和分析库,它提供了两种核心数据结构:Series(一维标记数组)和DataFrame(二维标记数据结构,类似电子表格)。本部分将带领读者深入理解Pandas的强大功能: DataFrame与Series: 学习如何创建、读取(CSV, Excel, SQL等)、选择、过滤和修改DataFrame和Series。 数据清洗与预处理: 掌握处理缺失值(fillna, dropna)、重复值(drop_duplicates)、数据类型转换、字符串操作、数据合并(merge, join, concat)和重塑(pivot, melt)等关键技术。 数据分组与聚合: 深入理解`groupby()`操作,学习如何对数据进行分组,并应用各种聚合函数(sum, mean, count, max, min)进行统计分析。 时间序列分析: Pandas在时间序列处理方面具有独特优势,本书将介绍如何处理日期和时间数据、重采样、时间窗口操作等。 数据可视化集成: Pandas与Matplotlib紧密集成,本部分将初步展示如何利用Pandas的绘图功能快速生成各类统计图表。 第四部分:Matplotlib与Seaborn——数据可视化探索 数据可视化是将复杂数据转化为直观洞察的关键。本部分将聚焦于Python中最常用的两个可视化库:Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib基础: 学习如何使用Matplotlib创建各种基本图表,如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。理解figure, axes, plot等核心概念,掌握自定义图表的标题、标签、图例、颜色、线型等属性。 高级绘图技巧: 探索多子图绘制、误差条、对数坐标轴、注解等高级功能,实现更精细化的图表控制。 Seaborn进阶: Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库,它提供了更美观、更易用的接口,特别适合绘制复杂的统计图表。我们将学习如何利用Seaborn绘制分布图、分类图、回归图、热力图等,并探索其主题和调色板功能。 交互式可视化: 简要介绍如何结合Plotly或Bokeh等库,创建交互式图表,提升用户体验。 第五部分:机器学习初步——Scikit-learn入门 数据科学的终极目标往往是构建预测模型或发现潜在规律。本部分将引入Python中最核心的机器学习库——Scikit-learn。 Scikit-learn概述: 了解Scikit-learn的设计理念和核心API,包括Estimator接口(fit, predict, transform)。 常见机器学习算法: 学习如何使用Scikit-learn实现经典的监督学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN),以及无监督学习算法,如K-Means聚类。 模型评估与选择: 掌握训练集、测试集的划分,理解交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等模型评估指标。学习如何进行超参数调优,选择最佳模型。 数据预处理: 学习在机器学习流程中必要的数据预处理步骤,如特征缩放(StandardScaler, MinMaxScaler)、独热编码(OneHotEncoder)等。 本书特色: 强调实践: 全书通过大量实例代码和练习题,引导读者动手实践,真正掌握知识。 循序渐进: 内容从基础概念逐步深入到高级应用,适合不同层次的学习者。 现代技术栈: 聚焦于当前最流行、最强大、社区最活跃的Python数据科学工具。 实战导向: 关注解决实际数据问题的方法和思路,而非纯理论讲解。 通过阅读本书,您将能够独立完成从数据获取、清洗、分析到可视化和初步模型构建的全过程,为您的数据科学之旅打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这本书在内容深度上的处理,展现出一种游刃有余的平衡感。对于像我这样,已经掌握了其他编程语言基础,但对MATLAB的特定功能模块还比较陌生的“进阶新手”来说,这本书的节奏把握得恰到好处。它并没有像某些入门书籍那样,用大量篇幅去解释变量声明、循环结构这些基础概念,而是迅速切入了MATLAB特有的矩阵运算、M文件编写以及面向对象编程的特性。我尤其欣赏它在信号处理和数值分析章节的讲解方式。作者不是简单地罗列函数的功能,而是会穿插讲解背后的数学原理,并且立即展示如何用MATLAB高效地实现这些算法。例如,在讲解快速傅里叶变换(FFT)时,它不仅给出了直接调用`fft()`函数的代码,还顺带讲解了其时间复杂度优势以及在实际频谱分析中的应用边界。这种“知其然,更知其所以然”的教学策略,极大地增强了我对底层逻辑的理解,避免了沦为仅仅会“复制粘贴”代码的初级使用者。书中的例子往往是真实工程问题的简化版本,使得学习过程充满了解决实际挑战的成就感。

评分

这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴。封面采用了沉稳的深蓝色调,辅以简洁的几何线条勾勒出抽象的电路板纹理,透露出一种专业又不失现代感的魅力。内页的纸张选择非常考究,触感细腻,即便是长时间阅读也不会感到刺眼,这对于需要对着屏幕和书本反复对照的初学者来说,无疑是一个巨大的加分项。最值得称赞的是,作者在章节布局上展现了极高的匠心。每一章节的引言都恰到好处地设置了“本章目标”和“知识点预告”,让读者在深入学习之前就能对即将面对的内容有一个清晰的框架认知。而且,公式和代码块的排版处理得非常清晰,重点部分使用了加粗或不同字号进行强调,使得复杂的数学表达式和冗长的代码命令不再是令人望而生畏的“天书”。尤其是在处理图形绘制相关的章节时,书中的插图分辨率极高,色彩还原度令人惊艳,我甚至可以毫不费力地辨认出不同曲线和图例之间的细微差别。这种对细节的极致追求,让阅读体验从单纯的知识获取,升华为一种享受。可以说,从我翻开这本书的第一页开始,我就感受到了一种被精心呵护的学习氛围,这绝对是市面上很多为了赶工期而草草出版的教材所无法比拟的。

评分

我必须着重提及这本书在“疑难点解析”方面的细致入微。编程学习中最令人沮丧的往往不是遇到错误,而是不知道为什么会出错,以及该如何系统性地去排查。这本书在这方面做得非常贴心。它不像那种只会给出标准答案的教程,而是深入挖掘了MATLAB用户经常“踩坑”的地方。比如,关于内存管理和虚拟数组的使用,作者用很长的篇幅专门开辟了一个“常见陷阱与优化”的专栏,清晰地对比了不同操作方式对系统资源的占用差异。再比如,涉及到 MEX 文件调用 C/C++ 代码接口的部分,书中不仅给出了基础的模板,还详细列出了不同操作系统环境下可能出现的链接错误及对应的解决方案。这种“预判读者错误”的写作手法,极大地节省了我去论坛搜索和调试的时间。我可以明显感受到,编写这本书的作者一定是一位经验极其丰富的MATLAB资深用户,他把那些需要无数次试错才能领悟到的“经验之谈”凝练成了清晰的文字,这比任何官方文档的冷冰冰描述都要有效得多。

评分

从教学方法的角度来看,这本书的叙事风格非常具有个人魅力,读起来一点也不枯燥。作者的文字功底深厚,并非那种机械地堆砌术语的风格。他倾向于用类比和生活化的语言来解释抽象的计算过程。比如,在解释矩阵的转置和共轭转置时,作者用了一个非常生动的比喻,将复杂的线性代数操作具象化为现实生活中的“角色互换与身份确认”,一下子就打通了我对这部分知识的认知壁垒。而且,书中偶尔穿插的作者的个人体会和学习心得,比如他对某些特定函数历史演变或设计哲学的理解,让整本书的人文气息浓厚了不少。这使得整本书读起来更像是一位经验丰富的导师在耳边耐心指导,而不是一本冷冰冰的参考手册。这种亲切、幽默又不失严谨的语言风格,极大地降低了学习MATLAB的心理门槛,让我这个非科班出身的人也能感到自信满满地迈入这个领域,可以说,是这本书的“语感”让我坚持了下来。

评分

这本书的实战导向性强到令人印象深刻。很多教科书在理论讲完后,留给读者的往往是一堆孤立的小练习,让人感觉知识点散落不成体系。然而,这本书的编排明显是围绕构建大型项目的思路进行的。在我学习到 GUI 设计部分时,我发现作者设计了一套连贯的、逐步递进的项目案例。从最开始的简单按钮控件添加,到后来的数据绑定、事件响应机制,再到最后集成到工作流程中,每一步都是在为下一个更复杂的模块做铺垫。这种结构设计让我感觉我不是在“学习”MATLAB,而是在“使用”MATLAB完成一个完整的、具有实际意义的项目。我记得有一章专门讲解了如何利用MATLAB进行仿真建模,书中的流程图和状态图解释得非常直观,让我终于搞懂了 Simulink 环境下的模块连接逻辑。读完这个模块,我立刻有信心去尝试处理我工作上遇到的一个小型数据可视化需求。这种直接的、可迁移的应用能力,是衡量一本技术书籍价值的关键指标,而这本书无疑是超额完成了任务。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有