MATLAB高效编程技巧与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学

作者:吴鹏

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2010-6

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787512400832

丛书系列:

图书标签:

Matlab
编程
程序设计
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向量化
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具体描述

《MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析》是作者八年MATLAB使用经验的总结，精心设计的所有案例均来自于国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求，其中不少案例涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。

《MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析》首先针对MATLAB新版本特有的一些编程思想、高效的编程方法、新技术进行了较为详细的讨论，在此基础上，以大量案例介绍了MATLAB在科学计算中的应用。内容包括：MATLAB快速入门、重新认识矢量（向量）化编程、MATLAB处理海量数据、匿名函数类型介绍、嵌套函数类型介绍、积分以及积分方程求解案例、优化及非线性方程（组）求解案例、人脸图像压缩与重建案例、有关预测分类的案例、常微分方程（组）求解案例、层次分析法及其MATLAB实现、定时器及其应用。

《MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析》可作为高等院校本科生、研究生MATLAB课程的辅助读物，也可作为从事科学计算和算法研究的科研人员的参考用书。

《Python数据科学实战指南》本书是一本面向所有希望掌握数据科学核心技能的读者的实用指南。从数据获取、清洗、探索性分析到模型构建与部署，本书将带领读者一步步深入Python在数据科学领域的强大应用。我们不局限于理论的讲解，更注重实际操作，通过丰富的案例和代码示例，帮助读者将知识转化为解决实际问题的能力。第一部分：数据获取与预处理在数据科学旅程的起点，我们首先要学会如何获取所需的数据。本部分将详细介绍多种数据获取渠道，包括：文件读取：掌握使用`pandas`库读取CSV、Excel、JSON等常见文件格式的方法，并针对不同文件类型进行参数优化，确保数据高效加载。数据库交互：学习使用`SQLAlchemy`等工具连接各种数据库（如SQLite, MySQL, PostgreSQL），执行SQL查询，并将其结果转换为`pandas` DataFrame，实现结构化数据的无缝集成。网络爬虫：介绍使用`BeautifulSoup`和`Scrapy`等库进行网页数据抓取的技术，包括HTML解析、动态网页处理以及反爬虫策略的应对。 API调用：讲解如何通过HTTP请求与各种开放API交互，获取JSON或XML格式的数据，并进行解析利用，例如获取天气数据、社交媒体信息等。获取原始数据只是第一步，数据的质量往往直接影响后续分析的结果。因此，本部分将重点关注数据预处理技术：数据清洗：学习如何识别和处理缺失值（填充、删除），识别和处理异常值（统计方法、可视化检测），以及数据类型的转换和标准化。数据转换：介绍如何进行数据格式的统一，例如日期时间格式的处理，文本数据的清洗（去除特殊字符、大小写转换），以及字符串的匹配与替换。数据重构：掌握`pandas`中强大的数据重塑功能，包括合并（merge）、连接（join）、连接（concatenate）和透视（pivot）操作，以及如何根据业务需求进行数据分组（groupby）和聚合（aggregation）。特征工程基础：简要介绍一些基础的特征工程技巧，例如数值特征的缩放（标准化、归一化），分类特征的编码（独热编码、标签编码），以及如何创建新的特征组合。第二部分：探索性数据分析（EDA）在完成数据预处理后，我们需要通过探索性数据分析来理解数据的特征、发现潜在模式和关系。本部分将引导读者掌握一系列强大的EDA工具和方法：描述性统计：利用`pandas`和`numpy`计算数据的均值、中位数、方差、标准差等核心统计量，深入理解数据的分布情况。数据可视化：掌握使用`Matplotlib`和`Seaborn`进行数据可视化的技巧。我们将讲解各种图表的选择与应用，包括：单变量分析：直方图、箱线图、密度图，用于展示单个变量的分布。双变量分析：散点图、线图、条形图，用于展示两个变量之间的关系。多变量分析：热力图、配对图（pairplot）、小提琴图，用于揭示多个变量之间的复杂关联。地理空间可视化：介绍使用`Folium`等库绘制地图，展示地理位置相关的数据。相关性分析：计算变量之间的相关系数，并通过热力图可视化，直观地发现变量间的线性关系。模式识别：结合可视化和统计方法，识别数据中的趋势、季节性、周期性以及异常模式。假设检验初步：简要介绍一些基础的假设检验方法，例如t检验、卡方检验，用于验证数据中观察到的差异是否具有统计学意义。第三部分：机器学习模型构建与应用本部分是本书的核心，将带领读者进入机器学习的世界，学习如何使用Python构建和应用各种模型来解决实际问题。我们将聚焦于Scikit-learn库，这是Python中最流行、最全面的机器学习库之一。模型选择与评估：回归模型：讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并介绍如何评估回归模型的性能（MSE, RMSE, MAE, R-squared）。分类模型：深入讲解逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升（如XGBoost, LightGBM）等分类算法。模型评估指标：详细介绍准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线与AUC值等关键评估指标，并讲解如何根据问题类型选择合适的评估方法。交叉验证：掌握K折交叉验证等技术，用于更可靠地评估模型的泛化能力，避免过拟合。特征工程进阶：多项式特征：创建高阶特征以捕捉非线性关系。交互特征：组合现有特征以生成新的、可能更具预测能力的特征。降维技术：介绍主成分分析（PCA）等方法，用于降低数据维度，缓解“维度灾难”，并加速模型训练。模型调优：超参数调优：学习使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等技术，自动寻找最佳的模型超参数组合。正则化：理解L1和L2正则化在防止过拟合中的作用。无监督学习：聚类算法：讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法，用于发现数据中的自然分组。降维与可视化：再次强调PCA的作用，并介绍t-SNE等可视化降维技术，用于观察高维数据的低维嵌入。模型解释性：特征重要性：学习如何从树模型中提取特征重要性，理解模型决策的依据。 SHAP值：介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）等模型解释工具，用于量化每个特征对模型预测的贡献。第四部分：数据科学工作流与部署掌握了模型的构建与评估，我们还需要了解如何将这些成果融入实际工作流，并将其部署到生产环境中。数据流水线构建： Scikit-learn Pipeline：学习使用`Pipeline`对象串联数据预处理、特征工程和模型训练步骤，简化代码，减少错误。工作流自动化：介绍使用任务调度工具（如Cron, Apache Airflow）实现数据处理和模型更新的自动化。模型序列化与加载： `pickle`与`joblib`：学习如何将训练好的模型保存到文件，并在需要时加载，避免重复训练。模型部署基础： RESTful API：介绍使用`Flask`或`FastAPI`等Web框架，将训练好的模型封装成可调用的API接口。 Docker容器化：简要介绍Docker技术，用于打包应用程序及其依赖，实现跨环境部署。项目管理与版本控制： Git：强调版本控制的重要性，并介绍Git的基本使用方法，确保代码的可追溯性和协作效率。本书特色：实战导向：每一章都配有丰富的代码示例和实际数据集，让读者边学边练。循序渐进：从基础概念到高级应用，内容安排合理，适合不同层次的读者。全面覆盖：涵盖数据科学从数据获取到模型部署的完整生命周期。 Python生态：聚焦于Python中最流行的科学计算和机器学习库，如`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`, `scikit-learn`等。案例丰富：包含金融、电商、医疗、文本分析等多个领域的实际应用案例。无论您是想转行数据科学的程序员，还是希望提升数据分析能力的业务分析师，亦或是对机器学习充满好奇的学生，《Python数据科学实战指南》都将是您不可多得的得力助手。让我们一起在数据的海洋中，探索智慧的宝藏！

作者简介

目录信息

第一部分高效编程技巧第1章 MATLAB快速入门 1.1 熟悉MATLAB环境 1.1.1 MATLAB的启动 1.1.2 MATLAB desktop 1.1.3 MATLAB 程序编辑器(Editor) 1.2 MATLAB牛刀小试 1.2.1 Hello,MATLAB 1.2.2 万能计算器用法 1.2.3 一个“囧”的动画 1.2.4 编写第一个MATLAB函数 1.2.5 用MATLAB运行Windows系统命令 1.2.6 用MATLAB发送电子邮件 1.3 M语言介绍 1.3.1 数值和变量 1.3.2 MATLAB程序流程控制 1.4 学习MATLAB的方法第2章重新认识矢量(向量)化编程 2.1 矢量化编程流行的一些观点 2.2 重新认识循环 2.2.1 高版本MATLAB对循环结构的优化 2.2.2 选择循环还是向量化 2.3 提高代码效率的方法 2.3.1 预分配内存 2.3.2 选用恰当的函数类型 2.3.3 选用恰当的数据类型 2.3.4 减少无谓损耗——给一些函数“瘦身” 2.3.5 变“勤拿少取”为“少拿多取” 2.3.6 循环注意事项 2.3.7 逻辑索引和逻辑运算的应用 2.4 应用高版本向量化函数提高开发效率 2.4.1 accumarray函数 2.4.2 arrayfun函数 2.4.3 bsxfun函数 2.4.4 cellfun函数 2.4.5 spfun函数 2.4.6 structfun函数第3章 MATLAB处理海量数据 3.1 处理海量数据时遇到的问题 3.1.1 什么是海量数据 3.1.2 经常遇到的问题 3.2 有效设置增加可用内存 3.2.1 系统默认下内存分配情况 3.2.2 打开Windows 3GB开关 3.3 减小内存消耗注意事项 3.3.1 读取数据文件 3.3.2 数据存储 3.3.3 减小内存其他注意事项第4章匿名函数类型 4.1 什么是匿名函数 4.1.1 匿名函数的基本定义 4.1.2 匿名函数的种类 4.2 匿名函数应用实例 4.2.1 匿名函数在求解方程中应用 4.2.2 匿名函数在显式表示隐函数方面的应用 4.2.3 匿名函数在求积分区域方面的应用 4.2.4 匿名函数在求数值方面的应用 4.2.5 匿名函数和符号计算的结合 4.2.6 匿名函数在优化中的应用 4.2.7 匿名函数在求积分区域方面的应用 4.2.8 匿名函数和cell数组的结合应用第5章嵌套函数类型 5.1 什么是嵌套函数 5.1.1 嵌套函数的基本定义 5.1.2 嵌套函数种类 5.2 嵌套函数的变量作用域 5.3 嵌套函数彼此调用关系 5.3.1 主函数和嵌套函数之间 5.3.2 不同的嵌套函数之间 5.3.3 嵌套函数调用关系总结 5.4 嵌套函数应用实例 5.4.1 嵌套函数在求解积分上限中的应用 5.4.2 嵌套函数在GUI中的应用 5.4.3 嵌套函数在3D作图中的一个应用 5.4.4 嵌套函数表示待优化的目标函数 5.4.5 嵌套函数在表示微分方程方面的应用第二部分案例介绍第6章积分以及积分方程案例 6.1 案例1：一般区域二重、三重积分MATLAB计算方法 6.1.1 概要 6.1.2 一般区域二重积分的计算 6.1.3 一般区域三重积分的计算 6.2 案例2：被积函数含有积分项的一类积分的一些求解方法 6.2.1 网格求解法 6.2.2 插值求解法 6.2.3 RBF神经网络逼近法 6.2.4 dblquad调用RBF神经网络法 6.2.5 dblquad+arrayfun方法 6.2.6 quad2d+arrayfun方法 6.3 案例3：一般区域N重积分 6.4 案例4：蒙特卡洛法计算N重积分 6.4.1 概述 6.4.2 基本的蒙特卡洛积分法 6.4.3 等分布序列的蒙特卡洛法 6.5 案例5：第二类FREDHOLM积分方程数值求解 6.5.1 概述 6.5.2 具体解法 6.5.3 实例 6.6 案例6：第一类FREDHOLM积分方程数值求解 6.6.1 概述 6.6.2 一类可以化为第二类Fredholm积分方程的第一类Fredholm积分方程求解方法 6.6.3 第一类Fredholm积分方程的直接数值积分解法讨论 6.7 案例7：第二类VOLTERRA积分方程数值求解 6.7.1 概述 6.7.2 具体解法 6.7.3 实例 6.8 案例8：第一类VOLTERRA积分方程数值求解 6.8.1 概述 6.8.2 转化为第二类Volterra积分方程 6.8.3 实例第7章 MATLAB优化及非线性方程(组)求解案例 7.1 案例9：全局最优化的讨论 7.1.1 随机行走法寻优介绍 7.1.2 改进的随机行走法寻优 7.2 案例10：FSOLVE求非线性方程组的应用 7.2.1 概述 7.2.2 四元非线性方程组的求解 7.2.3 九元非线性方程组的求解 7.2.4 非线性积分方程的求解 7.3 案例11：渐变光波导方程求解 7.3.1 求解渐变光波导的模方程 7.3.2 二维渐变光波导方程作图 7.4 案例12：遗传算法在复杂系统可靠度和冗余度分配优化中的应用 7.4.1 问题提出 7.4.2 数学模型 7.4.3 遗传算法简介 7.4.4 实例分析 7.5 案例13：遗传算法在车间设备布局优化中的应用 7.5.1 问题提出 7.5.2 数学模型 7.5.3 算法步骤 7.5.4 求解代码 7.6 案例14：应用BENDERS分解算法求解混合0-1规划 7.6.1 概述 7.6.2 Benders分解算法 7.6.3 实例分析第8章案例15：人脸图像压缩与重建 8.1 概述 8.2 基本的PCA方法实现人脸图像压缩与重建 8.2.1 K-L变换 8.2.2 特征向量的选取 8.3 2DPCA方法实现人脸图像压缩与重建 8.3.1 概述 8.3.2 2DPCA算法介绍 8.3.3 图像压缩(特征提取) 8.3.3 图像重建 8.4 MATPCA方法实现人脸图像压缩与重建 8.4.1 概述 8.4.2 MatPCA算法 8.5 MODULEPCA方法实现人脸图像压缩与重建 8.5.1 概述 8.5.2 ModulePCA算法 8.6 算法在MATLAB平台上的实现 8.6.1 概述 8.6.2 基本PCA与2DPCA和MatPCA方法GUI 8.6.2 Module PCA方法GUI 第9章有关预测分类的案例 9.1 案例16：北京市国民生产总值的灰色分析 9.1.1 概述 9.1.2 引言 9.1.3 灰色数据融合预测算法与灰色关联度 9.1.4 实例分析 9.2 案例17：距离判别法与BAYES判别法在分类中的应用 9.2.1 概述 9.2.2 判别方法GUI 9.2.3 判别方法GUI应用举例 9.3 案例18：支持向量机的应用 9.3.1 概述 9.3.2 支持向量机介绍 9.3.3 MATLAB所依据的支持向量机模型 9.3.4 支持向量机实现图像分割 9.3.5 支持向量机实现手写体数字识别第10章常微分方程(组)求解案例 10.1 案例19：常微分方程(组)解析求解案例 10.1.1 概述 10.1.2 dsolve函数 10.1.3 dsolve函数求解实例 10.2 数值求解常微分方程函数 10.2.1 概述 10.2.2 初值问题求解函数 10.2.3 延迟问题以及边值问题求解函数 10.2.4 求解前准备工作 10.3 案例20：非刚性/刚性常微分方程初值问题求解 10.3.1 概述 10.3.2 非刚性问题举例 10.3.3 刚性问题举例 10.4 案例21：隐式微分方程(组)求解 10.4.1 概述 10.4.2 利用solve函数 10.4.3 利用fzero/fsolve函数 10.5 案例22：微分代数方程(DAE)与延迟微分方程(DDE)求解 10.5.1 概述 10.5.2 微分代数方程(DAE)举例 10.5.3 延迟微分方程(DDE)举例 10.6 案例23：边值问题求解 10.6.1 概述 10.6.2 求解案例 10.6.3 对bvp4c和bvp5c的改进第11章案例24：层次分析法及其MATLAB实现 11.1 层次分析法概述 11.2 层次分析法实现步骤 11.2.1 层次分析法的主要步骤 11.2.2 建立层次分析的结构模型 11.2.3 构造成对比较矩阵 11.2.4 单一准则下元素相对排序权重计算及比较矩阵一致性检验 11.2.5 各元素对目标层的合成权重的计算过程 11.3 应用实例第12章案例25：定时器及其应用 12.1 定时器介绍 12.1.1 概述 12.1.2 定时器属性介绍 12.2 定时器应用举例参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

从小程序到大程序的飞跃的关键，是我给你这本书的定义，这本书的思想是基于向量编程，这是从前没有接触过的内容，第一次接触到这个方面，所以读起来有点吃力，但是深入了解以后，众多问题就觉得豁然开朗了。对于巨大问题的处理，确实需要优质的代码。不能依靠所谓的，暴力方法...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它扎实的理论基础和丰富的实战案例深深吸引了。作者在介绍MATLAB的基础语法和高级特性的同时，巧妙地融入了许多提高代码效率的“秘籍”。例如，书中详细讲解了向量化操作的威力，通过实际对比，生动地展示了如何避免显式的for循环，大幅提升计算速度。我还特别欣赏书中关于内存管理和数据结构的优化建议，这对于处理大规模数据集的工程师来说，简直是雪中送炭。书中还涵盖了M-文件编写规范、代码调试技巧以及性能分析工具的使用，这些都是实实在在能够帮助开发者写出更健壮、更易于维护的代码的内容。举个例子，书中关于 MEX 文件构建的章节，虽然篇幅不长，但却点出了许多容易被初学者忽略的关键点，例如如何有效地在 MATLAB 和 C/C++ 之间传递数据，以及如何处理内存泄漏等问题。这些内容对于那些需要将 MATLAB 与 C/C++ 结合以获得更高性能的读者来说，无疑具有极高的价值。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地将我们带入高效 MATLAB 编程的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人惊叹。作者不仅覆盖了 MATLAB 编程的方方面面，更是在每个方面都提供了独到见解和实用技巧。我尤其喜欢书中关于数值计算的章节，作者深入浅出地讲解了各种数值算法的原理，并提供了在 MATLAB 中实现这些算法的高效方法。例如，在求解常微分方程时，书中对比了不同数值积分方法的优缺点，并给出了如何选择合适的函数和参数以获得更精确和快速的解。书中还涉及到了一些关于优化问题的讲解，比如如何利用 MATLAB 的优化工具箱来求解非线性规划问题，以及如何进行参数估计和模型拟合。这些内容对于进行科学研究和工程设计非常有帮助。我还注意到书中对 MATLAB 编译器 (Compiler) 和 Simulink 的提及，虽然没有详细展开，但已经让我看到了将 MATLAB 代码部署到独立应用程序或进行嵌入式系统开发的广阔前景。这本书的排版清晰，插图丰富，代码示例也易于理解和复制，整体阅读体验非常棒。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最直观的改变，就是让我写 MATLAB 代码不再“慢吞吞”了。以前我总是习惯性地用循序渐进的方式编写代码，遇到问题就上网搜索，效率低下且容易出现各种bug。阅读了这本书后，我才意识到很多看似困难的问题，都有更简洁、更高效的解决方案。书中关于矩阵运算的讲解简直是“点睛之笔”，让我彻底摆脱了对for循环的依赖，学会了如何充分利用 MATLAB 的矩阵运算能力。我尝试将书中的技巧应用到我正在进行的一个数据处理项目中，原本需要运行几个小时的代码，现在只需要几十分钟就完成了，效率提升了不止一个量级！书中还关于MEX文件和MATLAB Engine API的章节，虽然我还没有深入研究，但已经让我看到了将 MATLAB 与其他语言（如 Python）进行互操作的可能性，这对于构建更复杂的系统非常有启发。此外，书中对 MATLAB 语言特性的一些深度解读，比如函数句柄、匿名函数、以及闭包的用法，让我对 MATLAB 的灵活性有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是豁然开朗，之前许多在 MATLAB 编程中遇到的瓶颈似乎都迎刃而解了。书中对很多看似寻常的功能，都进行了深入的剖析，挖掘出了其背后的高效实现原理。我尤其喜欢关于并行计算和 GPU 加速的章节，作者用通俗易懂的语言解释了多线程和 GPU 的工作机制，并提供了详细的代码示例，让我能够快速地将自己的计算任务迁移到并行环境中。这对于处理需要海量计算的科学研究和工程项目来说，意义重大。此外，书中关于代码文档化和版本控制的建议，虽然听起来不那么“技术”，但却是提升团队协作效率和项目可维护性的关键。作者强调了良好的文档和清晰的版本记录如何能够有效减少沟通成本，避免重复劳动。书中还提供了一些关于 MATLAB 应用程序开发的思路，例如如何构建交互式用户界面 (GUI) 以及如何打包和分发自己的 MATLAB 工具箱，这些内容拓展了 MATLAB 在实际工程应用中的可能性。总的来说，这本书为我打开了新的视野，让我对 MATLAB 的应用潜力有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格非常独特，更像是在与一位资深工程师进行深度交流。它没有那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过大量的代码片段和实际应用场景，将复杂的概念变得生动有趣。我尤其欣赏书中关于算法优化的探讨，作者不仅给出了各种常见的算法实现，还针对性地分析了不同算法在时间和空间复杂度上的优劣，并提供了在 MATLAB 中实现这些优化的具体方法。例如，在处理图论问题时，书中对比了不同的遍历算法，并给出了如何利用 MATLAB 内置函数实现高效搜索的技巧。另外，书中还涉及了一些高级数据结构的使用，比如如何利用 `containers.Map` 来实现高效的查找和存储，以及如何使用 `sparse` 矩阵来处理大规模稀疏数据，这些技巧对于提升代码性能和节省内存至关重要。书中对 MATLAB 绘图的高级技巧也有涉及，例如如何绘制复杂的三维图形、如何自定义图形元素以及如何进行动画演示，这对于需要进行数据可视化和结果展示的读者来说，提供了非常实用的帮助。

评分☆☆☆☆☆

还不错的书，总结了了使用MATLAB编程是关乎效率的常见误区以及相对的建议。

评分☆☆☆☆☆

码农必备

评分☆☆☆☆☆

更加偏重工程运算。而非商业。

评分☆☆☆☆☆

码农必备

评分☆☆☆☆☆

还不错的书，总结了了使用MATLAB编程是关乎效率的常见误区以及相对的建议。