MATLAB高级应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:边 萌

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2000-5-1

价格:45.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787900043160

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 高级应用
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 算法
• 数据分析
• 仿真
• 建模
• 优化
• 图像处理

好的，这里为您提供一本符合要求的图书简介，内容聚焦于《数据可视化与科学计算实战》，其核心内容与您提到的《MATLAB高级应用》并无直接重叠，旨在提供一个详实且具有专业深度的技术书籍概述。 --- 图书简介：《数据可视化与科学计算实战：基于Python与Julia的高效方法论》 第一部分：面向现代科学计算范式的转型与基础构建 在当代科学研究和工程实践中，数据处理的规模和复杂性正以前所未有的速度增长。传统的计算方法往往难以应对大规模数据集的实时分析需求，同时，对计算结果的清晰、直观呈现也成为科研成果传播的关键环节。本书《数据可视化与科学计算实战：基于Python与Julia的高效方法论》正是为了填补这一知识鸿沟而精心撰写。它并非对某一特定商业软件操作技巧的简单罗列，而是聚焦于计算思维、算法实现效率以及跨平台数据阐释能力的系统性提升。 本书将读者引导至当前开源科学计算生态系统的核心——Python（凭借其无与伦比的库支持和社区活力）和Julia（以其JIT编译带来的接近C语言的执行速度），构建一套现代、高效的科学计算与数据可视化工作流。 第一章：现代科学计算环境的部署与哲学 本章首先界定了本书的理论基础。我们将深入探讨浮点数精度管理、内存布局对计算性能的影响，并对比Python的动态类型与Julia的即时编译（JIT）策略在数值分析中的优劣。重点关注如何高效配置Anaconda/Miniconda环境，以及使用`virtualenv`或`conda environments`进行项目隔离的最佳实践。此外，还会探讨版本控制系统（Git）在科学项目管理中的集成，确保研究工作的可复现性。 第二章：高性能数值计算的基石：NumPy与Base Julia 我们将绕过高层封装，直接深入到高性能数值计算的核心。在Python部分，重点解析NumPy数组的内部结构（C-order与Fortran-order）、向量化操作的原理，以及避免循环（Loop）的“Pythonic”方式。在Julia部分，则详述其内置的数组操作符、多重派发（Multiple Dispatch）机制如何实现代码的简洁性与极致性能。大量的实例将展示如何手动优化简单的线性代数运算，以理解底层性能瓶颈。 第二部分：深度数据处理与复杂模型求解 本部分将计算的焦点从基础数组操作转向更复杂的数学模型和数据结构处理。 第三章：稀疏矩阵与大规模系统求解 对于工程和物理模拟中常见的边界值问题，稀疏矩阵是必然的选择。本章详细剖析了CSR、CSC、COO等不同稀疏矩阵存储格式的适用场景，并分别使用SciPy和Julia的SparseArrays库实现大型线性方程组的迭代求解器（如GMRES, BiCGSTAB）的对比分析。重点在于，如何根据矩阵的特性（对称性、正定性）选择最优的预处理器（Preconditioner）以加速收敛。 第四章：常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）的数值方法 本书不提供简单的“调用”指令，而是从方法论出发。我们将深入探究经典ODE求解器如Runge-Kutta方法的数学推导，并对比Python的`scipy.integrate.solve_ivp`与Julia的DifferentialEquations.jl库中不同Stiff（刚性）方程求解器的性能差异。对于PDE，则专注于有限差分法（FDM）在二维热传导问题上的实现，强调边界条件的处理技巧和网格划分对稳定性的影响。 第三部分：数据可视化：从静态图表到交互式叙事 高效的计算必须辅以清晰的表达。本部分聚焦于如何利用工具将复杂的计算结果转化为具有信息密度的视觉产品。 第五章：基础图形库的深度定制与优化 本章深入探索Matplotlib（Python）和Plots.jl（Julia）的后端渲染机制和底层API。我们将超越默认样式，学习如何精确控制图层的堆叠顺序、使用自定义的颜色映射（Colormaps，包括感知均匀的Cividis、Viridis系列）以及如何优化大型数据集绘图时的渲染速度（例如，使用Agg后端或矢量格式输出）。实例将集中于绘制专业级的统计图和工程剖面图。 第六章：交互式数据探索与动态可视化 静态图片已不能满足现代分析需求。本章聚焦于交互式前端库的整合。我们将详细演示如何使用Plotly/Dash（Python）或Makie.jl（Julia）创建可缩放、可过滤的3D曲面图和时间序列动态图。核心在于如何设计实时反馈机制，使得用户在调整参数时，计算引擎能够快速响应并重绘图形，实现真正的“即时洞察”。 第七章：地理空间数据可视化与三维重建基础 针对具有空间属性的数据，本章提供了专业指导。我们将利用GeoPandas和Folium（Python）或GeoMakie（Julia）处理Shapefile和GeoJSON数据，实现复杂的多边形叠加分析和等高线图生成。在三维方面，重点讲解点云数据的处理流程，以及如何使用Voxel化技术准备数据以进行快速体渲染。 第四部分：性能优化、并行计算与专业集成 本书的最终目标是确保读者不仅能“得出答案”，而且能“快速、可靠地得出答案”。 第八章：并行化与多核加速策略 现代计算平台依赖于并行处理。本章系统梳理了OpenMP风格的并行化思路（在Julia中通过`Threads`实现），以及Python的`multiprocessing`与`concurrent.futures`模块在I/O密集型和CPU密集型任务中的区别应用。我们将通过一个矩阵乘法或蒙特卡洛模拟实例，直观展示任务分解和数据同步的性能收益。 第九章：JIT编译的魔力：Julia的高级性能调优 Julia的性能优势主要源于其JIT编译。本章将深入讲解类型推断（Type Inference）在性能中的核心作用，演示如何使用`@code_llvm`和`@code_native`宏来分析编译器生成的底层代码，从而定位并消除类型不稳定的性能陷阱。这不是关于宏的简单介绍，而是关于如何“像编译器一样思考”的实战训练。 第十章：代码集成与构建可信赖的计算流程 最终章关注于如何将高效的计算核心封装成易于使用的工具。我们将探讨如何使用Cython或Numba将性能关键的Python代码加速，以及如何使用Julia的Package Manager管理依赖。内容将覆盖生成可复现的报告（使用Jupyter/Pluto Notebooks），以及如何将成熟的算法库封装成标准化的API，确保研究成果的稳健性和可移植性。 --- 本书的特点： 方法论驱动： 强调“为什么”和“如何实现”，而非简单的API调用。 跨语言对比： 系统性比较Python和Julia在解决同类科学计算问题的效率和语义差异。 深度实践： 每一个章节都包含复杂的、需要手工优化的实战案例。 面向未来： 关注最新的开源工具链和高性能计算趋势。 本书适合具有一定编程基础、希望将科学计算能力提升至专业工程或前沿研究水平的工程师、研究生及科研人员。

评分☆☆☆☆☆

市面上的Matlab入门书真是太多了。。。。这个无可厚非，但是要找本进阶的书很不容易，而高级的内容就更难了。 虽说最好的参考资料是help，但是help的内容巨多啊，并且看help就跟搞纯理论一样，弄完后离应用还有一大截距离。 这本书提供了绘图方面的高级知识，我特别喜欢里面...

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虽然比较老，但是还是能学到不少东西

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