Computer Programming with MATLAB

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出版者:Fitzle LLC
作者:J. Michael Fitzpatrick
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2013
价格:USD 9.99
装帧:
isbn号码:9780615751139
丛书系列:
图书标签:
  • MATLAB
  • Programming
  • 课本
  • 英文
  • SFI
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  • GIS
  • MATLAB
  • 编程
  • 计算机科学
  • 算法
  • 数值计算
  • 工程数学
  • 数据分析
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具体描述

The primary purpose of this book is to teach computer programming to those with little to no previous experience. It uses the programming system and language called MATLAB to do so because MATLAB is easy to learn and, at the same time, is an extremely versatile and useful programming language and programming environment. This book is a good fit for an introductory college-level course in computer programming for engineering and science students. This revised edition has numerous typos and errors fixed. The book is now accompanied by over 11 hours of professional video lectures by the authors that are available online.

《科学计算的利器:Python在工程与数据分析中的实践》 本书深入探讨了Python语言在现代科学计算、工程模拟以及数据分析领域的强大应用。不同于侧重于特定编程语言语法的教学,本书的核心在于引导读者掌握如何利用Python这一通用且高效的工具,解决实际的科学与工程问题。 核心内容概览: Python基础与科学计算生态: 我们将从Python语言的核心概念出发,快速构建起必要的编程基础,重点关注那些对科学计算至关重要的特性,如列表、字典、函数以及面向对象编程。在此基础上,本书将详细介绍Python科学计算生态系统的基石——NumPy和SciPy库。读者将学习如何使用NumPy进行高效的多维数组操作和数值计算,掌握SciPy在科学与工程计算中的广泛应用,包括但不限于积分、优化、信号处理、插值、线性代数和统计。 数据可视化与探索: 数据可视化是理解和沟通科学发现的关键。本书将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的数据可视化库。读者将学会绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图、直方图、热力图等,并掌握如何根据数据特性和分析需求进行图表的定制与优化,从而有效地探索和呈现数据中的模式与趋势。 数据处理与分析: 现代科学研究和工程实践离不开对海量数据的处理和分析。本书将引入Pandas库,这是Python在数据处理领域的核心工具。读者将深入学习如何使用Pandas进行数据加载、清洗、转换、合并、重塑以及缺失值处理。我们将详细讲解DataFrame和Series的概念,并通过大量实例演示如何运用Pandas进行数据统计分析,如描述性统计、分组聚合、时间序列分析等。 工程仿真与建模: Python凭借其丰富的库和灵活的特性,已成为许多工程领域仿真建模的首选语言。本书将展示如何利用Python构建和执行工程模型。我们将介绍如何使用NumPy和SciPy实现数值模拟,例如求解常微分方程(ODE)来模拟物理过程,或者进行有限元分析(FEA)的初步实现。此外,我们还将探讨如何通过Python与专业仿真软件(如COMSOL Multiphysics等)进行接口交互,实现更复杂的仿真流程自动化。 机器学习与数据科学入门: 随着数据科学和机器学习的兴起,Python已成为这一领域的标准语言。本书将为读者提供机器学习和数据科学的入门基础。我们将介绍Scikit-learn库,这是Python中最受欢迎的机器学习库之一。读者将学习如何使用Scikit-learn进行模型训练、评估和预测,涵盖分类、回归、聚类等常见任务。同时,我们也会简要介绍深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)的基本概念,为读者后续深入学习打下基础。 实际案例与项目应用: 本书最大的特色在于贯穿始终的实际案例和项目应用。我们不会仅仅停留在理论层面,而是将所学知识应用于具体的科学研究和工程挑战中。例如,我们将演示如何使用Python处理气象数据进行预测分析,如何模拟流体动力学现象,如何分析生物医学数据,以及如何优化工程参数以提高效率。这些案例将帮助读者将抽象的编程概念与具体的应用场景紧密结合,培养解决实际问题的能力。 学习目标: 通过学习本书,读者将能够: 1. 熟练掌握Python编程语言在科学计算方面的应用。 2. 高效地运用NumPy、SciPy、Pandas等库进行数值计算、数据处理与分析。 3. 利用Matplotlib和Seaborn创建高质量的数据可视化图表,深入理解数据。 4. 理解并初步实现基于Python的工程仿真与建模。 5. 掌握使用Scikit-learn进行基本机器学习任务的能力。 6. 独立运用Python解决实际的科学研究和工程问题,并将所学知识应用于未来的项目开发中。 本书适合于具有一定编程基础(不限于特定语言)或对科学计算、工程模拟、数据分析感兴趣的本科生、研究生、科研人员以及工程师。无论您是希望提升现有技能,还是准备进入数据科学或工程计算的新领域,本书都将是您宝贵的学习资源。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版设计,简直是为长时间阅读量身定制的。我必须强调这一点,因为市面上很多技术书籍为了追求内容的密度,往往牺牲了阅读的舒适度,导致字小、行距密,看久了眼睛干涩、注意力难以集中。而这本教材,在保持信息量不缩水的前提下,做到了令人称奇的“呼吸感”。它采用了合理的页边距,为读者的批注和思考留出了足够的空白区域,这对我这种习惯在书上做笔记、画重点的人来说,简直是雪中送炭。更重要的是,关键代码示例和重要的定义被用不同的字体样式和背景色块进行了清晰的区分,使得在快速浏览和深入研读之间可以轻松切换。当我需要快速定位一个特定的函数调用格式时,那些被突出显示的模块能让我瞬间抓住重点,避免了在冗长的文字中迷失。这种对“阅读体验工程学”的极致追求,使得我能够长时间沉浸在学习中而不感到疲劳,极大地提高了我的学习效率。它不仅仅是一本知识的载体,更是一个设计精良的学习伙伴。

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我最近在整理我那些堆满角落的旧教材,大多是早些年为了应付考试而匆匆翻过的,很多知识点都停留在表面,现在想深入钻研,却发现它们简直是晦涩难懂的代名词。这本书的出现,就像一股清流。它没有那种故作高深的专业术语堆砌,相反,它采取了一种非常生活化的叙事方式来引导概念的引入。我发现作者在讲解每一个基础模块时,都会设置一些贴近实际工程应用的“小故事”或者“场景模拟”,这极大地降低了我对抽象概念的理解门槛。举个例子,当讲到变量和数据类型时,作者并没有直接抛出内存分配的细节,而是通过一个比喻,将不同类型的数据比作不同尺寸和用途的容器,一下子就清晰明了了。这种循序渐进、层层深入的教学策略,让我感觉自己不是在被动地接受知识灌输,而是在和作者一起探索问题的解决方案。更难能可贵的是,它似乎非常理解初学者的困境,总能在关键转折点处提供及时的提醒和“捷径”,让我避免了在某些常见的逻辑误区里打转。阅读过程中,我甚至会忍不住拿起笔,在旁边空白处涂鸦草图,试图将这些文字描述的流程在脑海中具象化,而这本书的设计似乎正是鼓励这种主动思考的互动模式。

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这本书的封面设计简直是视觉的盛宴,那种深邃的蓝色调配上简洁有力的字体排版,立刻就能抓住我的眼球。我本来对编程这件事就有点畏惧,总觉得那些代码和数学公式是高高在上的“科学家的语言”,但看到这本书的名字和封面,心里那道无形的墙似乎松动了不少。装帧的质感也极其出色,厚实的书页,即使用力翻阅也不会轻易损坏,这对于我这种经常需要带着书本往返图书馆或者咖啡馆的人来说,简直是福音。我特别欣赏出版社在细节上的用心,比如书脊的粘合度,即便翻开到中间部分,也能平整地摊开,阅读体验大大提升。而且,这本书的开本适中,既保证了足够的阅读空间,又方便手持。说实话,光是捧着它,那种对知识的敬畏感和对即将学习内容的期待感就油然而生,这绝对是许多技术书籍望尘莫及的品质。它散发出的那种专业而又不失亲和力的气息,让我确信这不仅仅是一本工具书,更像是一位经验丰富的导师在向我发出邀请函,邀请我进入一个充满逻辑与创造力的世界。我甚至花了不少时间端详封底的作者简介和内容提要,那精炼的文字描述,恰到好处地勾勒出了本书的宏大框架,让我对后续的学习充满了信心和好奇心,这外在的精美包装,无疑为接下来的深度学习打下了坚实的心理基础。

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对于任何一本技术类书籍而言,内容的组织结构往往决定了它的生命力。这本书的章节划分逻辑严密到令人拍案叫绝。它不是简单地把功能点罗列在一起,而是构建了一个清晰的知识攀登路径。从最基础的语法结构开始,作者非常巧妙地将核心概念“模块化”,每个模块的学习目标都明确到可以量化评估的程度。当你完成一个章节的学习后,你会清晰地知道自己掌握了哪些工具,以及这些工具可以用来解决什么类型的问题。这种结构的好处在于,即便是中途因为工作或其他原因中断了学习,重新拾起时也能迅速定位到上次中断的位置,并无缝衔接后续内容,完全不会有“脱节”的迷茫感。而且,章节之间的过渡非常自然流畅,前一章的知识点,总能以一种“水到渠成”的方式成为下一章深入探讨的基础。我尤其欣赏它在引入复杂算法或高级功能时,会先回顾一下之前学过的基础知识如何与之关联,这种前后呼应的处理方式,使得整本书的内容紧密地编织在一起,形成一个坚固的知识网络,而不是零散的知识点集合。

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我之前尝试过一些开源的项目文档和在线教程来学习编程,它们的好处是更新快、获取成本低,但缺点也显而易见——缺乏系统的脉络和统一的风格。很多时候,你可能学到了某一个高深的技巧,却不清楚它在整个编程生态中的定位。这本书则完全弥补了这一点。它不仅教授“如何做”(How-to),更深入地探讨了“为什么”(Why)。例如,在讲解到矩阵运算的效率优化时,作者不仅展示了代码实现,还花了大篇幅解释了背后的数值分析原理和不同实现方式的时间复杂度差异。这种对理论深度的挖掘,让我意识到,这本书不仅仅是教我如何“使用”这门工具,更是在培养我作为一名工程师应有的底层思维和批判性分析能力。它教会我的不是一套固定的操作流程,而是一种解决问题的通用方法论。阅读过程中,我经常会因为理解了某个底层设计决策背后的深层原因而感到豁然开朗,这种由“知其然”到“知其所以然”的飞跃,才是真正有价值的学习成果。

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网课的教材。老爷爷超萌的。

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