详解MATLAB快速入门与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:袁东

出品人:

页数:565

译者:

出版时间:2011-9

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787121144431

丛书系列:

图书标签:

• matlab
• MATLAB
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 数据分析
• 可视化
• 入门
• 教程
• 算法
• 应用

编程思维的启蒙：Python 数据分析实践指南 本书并非专注于某个特定领域的深入挖掘，而是旨在为那些希望掌握一门强大而易学的编程语言，并将其应用于数据分析的读者，提供一条清晰、循序渐进的学习路径。我们将以 Python 为载体，逐步构建起扎实的编程基础，并在此之上，探索一系列核心的数据分析技术和工具。 第一部分：开启编程之旅——Python 基础精讲 在这一部分，我们将从零开始，为完全没有编程经验的读者搭建起坚实的 Python 编程基础。我们深知，理解编程的本质比死记硬背语法更为重要，因此，我们将重点放在培养读者的编程思维上。 第一章：初识 Python：为何选择它，如何开始？ 我们将深入探讨 Python 语言的优势，例如其简洁的语法、丰富的库生态系统以及广泛的应用领域（从 Web 开发到科学计算，再到人工智能）。 详细介绍 Python 的安装过程，包括如何配置开发环境（如 Anaconda、PyCharm），并完成第一个“Hello, World!”程序，让读者获得初步的成就感。 介绍 Python 的基本数据类型，如整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）和布尔值（bool）。我们将通过生动形象的比喻和实际操作，帮助读者理解这些概念。例如，将整数比作计数器，浮点数比作带有小数的测量值，字符串比作文本信息，布尔值比作是非判断。 我们将讲解变量的概念，以及如何声明和使用变量来存储和操作数据。强调变量命名规范的重要性，并给出一些实际的命名示例。 第二章：数据操控的基石：列表、元组与字典 本章将聚焦于 Python 中最常用的数据结构：列表（list）、元组（tuple）和字典（dict）。 列表： 我们将详细介绍列表的创建、访问（通过索引）、修改、添加和删除元素等操作。通过大量的代码示例，展示如何利用列表来组织和管理一组有序的数据。例如，创建一个存储学生成绩的列表，然后学习如何添加新成绩、查找某个特定成绩、计算平均成绩等。 元组： 讲解元组的特性，特别是其不可变性，并说明何时适合使用元组。通过对比列表和元组，帮助读者理解它们之间的区别和适用场景。 字典： 深入探讨字典作为键值对（key-value pair）存储方式的强大之处。我们将演示如何创建字典、访问和修改值、添加和删除键值对，以及遍历字典的键、值或键值对。通过实际案例，如存储联系人信息（姓名作为键，电话号码作为值），来巩固对字典的理解。 第三章：流程控制的艺术：条件判断与循环 本章将为读者揭示如何让程序根据不同的情况做出决策，并重复执行某些任务，这是编写复杂程序的关键。 条件判断： 详细讲解 `if`、`elif` 和 `else` 语句，以及各种比较运算符（`==`、`!=`、`>`、`<`、`>=`、`<=`）和逻辑运算符（`and`、`or`、`not`）。我们将通过设计一个简单的猜数字游戏，来生动演示条件判断的应用。 循环： 重点讲解 `for` 循环和 `while` 循环。 `for` 循环： 演示如何遍历序列（如列表、字符串、元组）中的元素，以及使用 `range()` 函数生成数字序列。通过计算一个列表中所有元素的总和，来展示 `for` 循环的强大功能。 `while` 循环： 解释 `while` 循环的执行机制，以及如何设置循环条件来控制循环的终止。通过模拟一个简单的计数器，直到达到某个设定的值时停止，来加深理解。 我们将强调如何避免无限循环，并介绍 `break` 和 `continue` 语句来控制循环的执行流程。 第四章：代码的重用：函数与模块 本章将介绍如何将代码组织成更小的、可重用的单元，这是提高代码效率和可维护性的重要手段。 函数： 讲解如何定义函数（`def` 关键字），包括函数参数的传递、返回值的概念以及局部变量和全局变量的区别。我们将指导读者将之前零散的代码片段封装成函数，例如将计算平均值的代码封装成一个函数，以便在程序的其他地方重复调用。 模块： 介绍 Python 模块的概念，以及如何导入和使用内置模块（如 `math` 模块用于数学运算，`random` 模块用于生成随机数）和第三方模块。通过导入 `math` 模块来计算平方根或三角函数，让读者体会到模块的便捷性。 我们将讲解如何创建自己的模块，并将其组织到项目中，为后续更复杂的编程打下基础。 第二部分：数据探索的利器——Python 数据分析核心库 在掌握了 Python 的基础编程能力后，本部分将引入一系列强大的第三方库，它们是数据分析领域不可或缺的工具。我们将聚焦于 Pandas 和 NumPy，并逐步引导读者如何利用它们高效地处理和分析数据。 第五章：NumPy 阵列：高性能科学计算的基石 本章将重点介绍 NumPy 库，它是 Python 进行科学计算的基础。 N-维数组（ndarray）： 详细讲解 NumPy 数组的创建，包括从列表创建、使用 `arange()`、`zeros()`、`ones()`、`linspace()` 等函数创建。强调 NumPy 数组与 Python 列表在性能上的巨大差异，以及其在数值计算中的优势。 数组的基本操作： 介绍数组的索引、切片、重塑（reshape）、转置（transpose）等操作。通过矩阵运算的示例，如矩阵加法、减法、乘法，来展示 NumPy 在处理多维数据时的强大能力。 向量化操作： 深入讲解 NumPy 的向量化特性，即可以直接对整个数组进行操作，而无需显式编写循环。这将极大地提高代码的执行效率。例如，将一个列表中的所有元素乘以 2，使用 NumPy 只需要一行代码。 统计函数： 介绍 NumPy 提供的各种统计函数，如 `sum()`、`mean()`、`std()`、`min()`、`max()` 等，并演示如何对整个数组或特定轴（axis）进行统计计算。 第六章：Pandas 数据结构：数据处理的瑞士军刀 本章将聚焦于 Pandas 库，这是 Python 数据分析的明星库。我们将重点介绍 Pandas 的两大核心数据结构：Series 和 DataFrame。 Series： 讲解 Series 的概念，它是一种一维标记数组，可以存储各种数据类型。演示 Series 的创建、索引、切片以及与 NumPy 数组的互操作性。 DataFrame： 深入介绍 DataFrame，它是一种二维表格型数据结构，由 Series 组成。我们将详细讲解 DataFrame 的创建（从字典、列表、CSV 文件等）、索引（行索引和列索引）、切片、选择数据（按行、按列、按条件）。 数据读取与写入： 演示如何使用 Pandas 读取各种格式的数据文件，如 CSV（Comma Separated Values）、Excel 文件。同时，也将介绍如何将处理后的数据保存到这些文件中。 数据清洗初步： 介绍处理缺失值（NaN）的基本方法，如查找、填充或删除缺失值。演示如何查看数据的基本信息，如 `info()` 和 `describe()` 方法。 第七章：Pandas 数据操作与转换 本章将进一步深化对 Pandas DataFrame 的掌握，学习更复杂的数据操作和转换技巧。 数据筛选与排序： 学习如何根据各种条件筛选 DataFrame 中的数据，以及如何对数据进行升序或降序排序。 数据分组与聚合： 深入讲解 `groupby()` 方法，这是 Pandas 中进行数据分析的关键功能之一。我们将演示如何根据一个或多个列对数据进行分组，然后对每个组应用聚合函数（如求和、平均值、计数等）。例如，按产品类别对销售数据进行分组，计算每个类别的总销售额。 数据合并与连接： 讲解如何合并（merge）和连接（join）多个 DataFrame，包括内连接、左连接、右连接和外连接。通过实际案例，如将订单信息与用户信息进行合并，来理解这些操作的应用。 数据转换： 介绍如何创建新列、修改现有列、应用自定义函数到列或行，以及数据类型的转换。 第三部分：数据可视化与初步应用 在掌握了数据处理和分析的基础之后，本部分将引导读者如何将分析结果以直观的方式呈现出来，并通过一些实际的例子，展示如何将所学知识应用于解决实际问题。 第八章：Matplotlib 与 Seaborn：让数据“说话” 本章将介绍两个强大的 Python 数据可视化库：Matplotlib 和 Seaborn。 Matplotlib 基础： 讲解 Matplotlib 的基本绘图元素，如图形（figure）、坐标轴（axes）和图表（plot）。我们将演示如何绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表。 定制化图表： 学习如何为图表添加标题、轴标签、图例，以及如何调整颜色、线型、标记等。 Seaborn 简介： 介绍 Seaborn，它建立在 Matplotlib 之上，提供了更高级、更美观的统计图形。我们将演示如何使用 Seaborn 绘制更复杂的图表，如热力图、箱线图、小提琴图等，并探索其自动化的美学设置。 多图绘制： 学习如何在一个图形中绘制多个子图，以便进行多角度的数据对比和分析。 第九章：实战演练：基于真实数据的分析案例 在前面的章节中，我们已经学习了 Python 编程基础以及 Pandas 和 Matplotlib 等数据分析工具。本章将通过几个贴近实际的案例，将这些知识融会贯通。 案例一：电商销售数据分析： 使用 Pandas 读取电商销售数据。 进行数据清洗，处理缺失值和异常值。 分析销售额随时间的变化趋势。 找出最畅销的产品类别和商品。 分析不同地区的用户购买行为。 使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制可视化图表，直观展示分析结果。 案例二：用户行为分析： 分析网站用户访问日志，计算活跃用户数、会话时长等指标。 分析用户访问路径，找出用户流失的关键环节。 探索用户行为与转化率之间的关系。 案例三：简化的金融数据分析： 使用 Pandas 读取股票价格数据。 计算股票的日收益率、滚动平均值等。 使用图表展示股票价格走势和波动性。 通过这些实战案例，读者将有机会亲手实践所学技能，解决真实世界中的数据问题，从而深刻理解编程和数据分析的价值，并为未来的深入学习和应用打下坚实的基础。本书的目标是让读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”，培养独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对MATLAB与其他软件生态系统集成的探讨。在当前跨平台协作日益重要的背景下，这本书涵盖了如何通过MEX文件与C/C++代码进行交互，以及如何将MATLAB的计算结果导出或导入到Python环境（如使用Jupyter Notebook）进行后续分析的内容。这表明作者的视野非常开阔，没有将MATLAB孤立地看待。对于那些需要整合不同技术栈来进行复杂项目开发的专业人士来说，这些章节提供了非常及时的指导。此外，书中对于并行计算和GPU加速的介绍，虽然不是最深入的，但足以让读者了解到如何利用现代硬件资源来提升计算性能，这对于处理大数据集的课题组来说具有极大的吸引力。这本书不仅仅是一本关于MATLAB的指南，更是一扇通往现代高性能计算领域的窗口。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，更像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的辅导。这本书的叙事风格非常贴近实际操作的流程，而不是那种干巴巴的官方手册翻译。我印象最深的是关于M文件编程和函数编写的部分。作者并没有仅仅停留在如何写出一个能运行的脚本，而是深入探讨了如何编写高效、模块化且易于调试的代码。书中详细分析了不同编程结构（如循环和条件语句）在MATLAB环境下的性能差异，这对于追求计算效率的人来说是无价的。此外，它对MATLAB中的面向对象编程（OOP）概念的介绍也相当到位，虽然这是一个相对高级的主题，但作者通过精心设计的类示例，使得理解起来不再晦涩难懂。我感觉这本书的目标用户群并不仅仅是那些只需要做简单计算的学生，它更像是为那些需要利用MATLAB进行复杂系统建模和算法实现的工程师或研究人员准备的“内功心法”。读完相关章节后，我立刻尝试重构了我之前一些写得比较混乱的旧代码，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计上看，这本书体现出了一种严谨的学术态度与现代化的设计理念相结合的特点。字体选择清晰易读，公式和代码块的格式统一规范，这在长时间阅读技术书籍时非常重要，能有效减轻眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中对调试技巧的讲解非常细致入微。它不仅教你如何设置断点，还深入剖析了工作区变量的动态变化，以及如何利用MATest等辅助工具进行单元测试。我发现很多入门书籍会忽略调试这个关键环节，认为只要代码能跑就是成功。但这本书强调了健壮性，强调了预见和解决错误的重要性。这种对工程实践细节的关注，使得这本书的价值远超一般的入门教程，它在培养读者严谨的科学计算习惯方面起到了潜移默化的作用。可以说，它不仅教会了“怎么做”，更教会了“如何做得更好”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性超乎我的预期。我之前尝试过好几本MATLAB入门书籍，它们往往在基础知识介绍后就戛然而止，或者陷入过多的理论推导。然而，《详解MATLAB快速入门与应用》的后半部分内容，直接将重点放在了工具箱的应用上。特别是关于信号处理和控制系统模块的介绍，内容详实且极具操作指导性。书中展示了如何使用内置函数来快速实现滤波、频谱分析或者系统响应仿真，这些都是我日常工作中经常需要用到的功能。很多工具箱的官方文档虽然全面，但对初学者来说就像一本字典，查找困难。这本书则像一本精心编辑的“工具箱使用手册”，它提炼了最常用、最高效的命令组合，并配上了清晰的“问题-解决方案”示例。这极大地缩短了我从“知道有这个工具”到“能用它解决问题”的距离，性价比非常高。

评分☆☆☆☆☆

这本《详解MATLAB快速入门与应用》拿到手里，我首先被它扎实的理论基础和清晰的结构所吸引。作者似乎非常了解初学者的痛点，从最基础的命令行操作、变量定义讲起，循序渐进地过渡到矩阵运算和基本的绘图功能。书中并没有简单罗列一堆命令，而是通过大量的实际案例来引导读者理解MATLAB是如何解决工程和科学问题的。比如，在讲解线性代数运算时，书中给出的例子不仅是教科书上的标准习题，还结合了数据拟合和特征值分解等更贴近实际应用的场景。我特别欣赏作者在讲解数据可视化这块的投入，那些关于如何自定义图表样式、如何利用三维绘图展示复杂数据的章节，让我对MATLAB的图形处理能力有了全新的认识。它不仅仅是一个计算工具，更是一个强大的可视化平台。对于一个想快速上手并深入理解MATLAB核心功能的读者来说，这本书无疑提供了一个非常坚实和全面的起点。书中的代码示例注释详尽，即使是初学者也能轻松跟进，这大大降低了学习的门槛。

评分☆☆☆☆☆

前面半本不知道哦哪抄来的，后面半本一堆错。

评分☆☆☆☆☆

前面半本不知道哦哪抄来的，后面半本一堆错。

评分☆☆☆☆☆

前面半本不知道哦哪抄来的，后面半本一堆错。

评分☆☆☆☆☆

前面半本不知道哦哪抄来的，后面半本一堆错。

评分☆☆☆☆☆

前面半本不知道哦哪抄来的，后面半本一堆错。