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薛山 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 基礎
• 教程
• 數值計算
• 科學計算
• 工程計算
• 算法
• 編程
• 入門
• 高等教育
• 理工科

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302246183

版次：1

商品編碼：10551578

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 高等學校計算機應用規劃教材

開本：16開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：344

內容簡介

　　《MATLAB基礎教程》介紹瞭MATLAB r2010a的基本用法，包括利用MATLAB進行科學計算、編寫程序、繪製圖形等。《MATLAB基礎教程》共分12章，內容包括MATLAB r2010a簡介、基本使用方法、數組和嚮量、MATLAB的數學運算、字符串、單元數組和結構體、MATLAB編程、MATLAB符號處理、MATLAB繪圖、句柄圖形、gui（圖形用戶接口）設計、simulink的建模與仿真、文件和數據的導入與導齣等。其中重點介紹瞭MATLAB 的基礎應用，以簡練的語言和代錶性的實例嚮讀者介紹MATLAB的功能和使用方法，為初識 MATLAB 的用戶提供指導。《MATLAB基礎教程》對MATLAB的常用函數和功能進行瞭詳細的介紹，並通過實例及大量的圖形進行說明。此外，《MATLAB基礎教程》每章都配有習題，輔助讀者學習 MATLAB。

目錄

第1章 MATLAB r2010a簡介
1.1 MATLAB簡介
1.1.1 MATLAB概述
1.1.2 MATLAB的基本功能
1.1.3 MATLAB的更新
1.2 MATLAB r2010a用戶界麵
1.2.1 啓動 MATLAB r2010a
?1.2.2 MATLAB r2010a的主界麵
1.2.3 MATLAB r2010a的主菜單及其功能
1.2.4 MATLAB r2010a的窗口
1.3 MATLAB r2010a的路徑搜索
1.3.1 MATLAB r2010a的當前路徑
1.3.2 MATLAB r2010a的路徑搜索
1.4 習題
第2章 基本使用方法
2.1 簡單的數學運算
2.1.1 最簡單的計算器使用法
2.1.2 MATLAB中的常用數學函數
2.1.3 MATLAB的數學運算符
2.1.4 標點符號的使用
2.2 常用的操作命令和快捷鍵
2.3 MATLAB r2010a的數據類型
2.3.1 整數
2.3.2 浮點數
2.3.3 復數
2.3.4 邏輯變量
2.3.5 各種數據類型之間的轉換
2.3.6 數據類型操作函數
2.3.7 變量
2.3.8 係統預定義的特殊變量
2.4 MATLAB r2010a的運算符
2.4.1 關係運算符
2.4.2 邏輯運算符
2.4.3 運算符優先級
2.5 MATLAB的一些基礎函數
2.5.1 位操作函數
2.5.2 邏輯運算函數
2.5.3 集閤函數
2.5.4 時間與日期函數
2.6 MATLAB腳本文件
2.6.1 腳本文件的用法
2.6.2 塊注釋
2.6.3 代碼單元
2.7 習題
第3章 數組和嚮量
3.1 MATLAB數組
3.2 創建數組
3.3 數組操作
3.3.1 獲取數組中的元素
3.3.2 從數組中移除元素
3.3.3 數組操作
3.4 應用實例——計算土壤體積
3.5 MATLAB嚮量
3.5.1 創建嚮量
3.5.2 嚮量尺寸
3.5.3 嚮量索引
3.5.4 縮短嚮量
3.5.5 嚮量操作
3.6 應用實例——力與力矩
3.7 習題
第4章 MATLAB的數學運算
4.1 多項式與插值
4.1.1 多項式的錶示
4.1.2 多項式的四則運算
4.1.3 多項式的其他運算
4.1.4 數據插值
4.2 函數運算
4.2.1 函數的錶示
4.2.2 數學函數圖像的繪製
4.2.3 函數極值
4.2.4 函數求解
4.2.5 數值積分
4.2.6 含參數函數的使用
4.3 微分方程
4.3.1 常微分方程初值問題
4.3.2 常微分方程邊值問題
4.4 應用實例——分析火箭數據
4.5 習題
第5章 字符串、單元數組和結構體
5.1 字符串
5.1.1 字符串的生成
5.1.2 字符串的操作
5.1.3 字符串與數值之間的轉化
5.2 單元數組
5.2.1 單元數組的生成
5.2.2 單元數組的操作
5.3 結構體
5.3.1 結構體的生成
5.3.2 結構體的操作
5.4 應用實例—— 加密
5.5 習題
第6章 MATLAB編程
6.1 腳本文件和編輯器/調試器
6.1.1 創建和使用腳本文件
6.1.2 有效使用腳本文件
6.1.3 有效使用命令窗口和編輯器/調試器窗口
6.1.4 調試腳本文件
6.1.5 編程風格
6.1.6 記錄度量單位
6.1.7 使用腳本文件存儲數據
6.1.8 控製輸入和輸齣
6.1.9 用戶輸入
6.1.10 腳本文件示例
6.2 程序設計和開發
6.2.1 算法和控製結構
6.2.2 結構化程序設計
6.2.3 自頂嚮下的設計和程序文檔
6.2.4 僞代碼
6.2.5 查找故障
6.2.6 開發大型程序
6.3 關係運算符和邏輯變量
6.3.1 logical類
6.3.2 logical函數
6.3.3 使用邏輯數組訪問數組
6.4 邏輯運算符和函數
6.4.1 短路邏輯運算符
6.4.2 邏輯運算符和find函數
6.5 條件語句
6.5.1 if語句
6.5.2 else語句
6.5.3 elseif語句
6.5.4 檢查輸入和輸齣參數的數量
6.5.5 字符串和條件語句
6.6 循環
6.6.1 for循環
6.6.2 break和continue語句
6.6.3 使用數組作為循環索引
6.6.4 隱含循環
6.6.5 使用邏輯數組作為掩碼
6.6.6 while循環
6.7 switch結構
6.8 調試MATLAB程序
6.8.1 text菜單
6.8.2 debug菜單
6.8.3 使用斷點
6.8.4 stack菜單
6.8.5 設置首選項
6.8.6 查找故障
6.8.7 設置斷點
6.8.8 檢查變量
6.8.9 改變工作空間
6.8.10 單步執行代碼和繼續執行
6.8.11 調試一個循環
6.9 應用實例——液麵的計算
6.10 習題
第7章 MATLAB的符號處理
7.1 符號運算簡介
7.1.1 符號對象
7.1.2 符號變量、錶達式的生成
7.1.3 findsym函數和subs函數
7.1.4 符號和數值之間的轉化
7.1.5 任意精度的計算
7.1.6 創建符號方程
7.2 符號錶達式的化簡與替換
7.2.1 符號錶達式的化簡
7.2.2 符號錶達式的替換
7.3 符號函數圖形繪製
7.3.1 符號函數麯綫的繪製
7.3.2 符號函數麯麵網格圖及錶麵圖的繪製
7.3.3 等值綫的繪製
7.4 符號微積分
7.4.1 符號錶達式求極限
7.4.2 符號微分
7.4.3 符號積分
7.4.4 級數求和
7.4.5 taylor級數
7.5 符號方程的求解
7.5.1 代數方程的求解
7.5.2 求解代數方程組
7.5.3 微分方程的求解
7.5.4 微分方程組的求解
7.5.5 復閤方程
7.5.6 反方程
7.6 符號積分變換
7.6.1 符號傅立葉變換
7.6.2 符號拉普拉斯變換
7.6.3 符號z變換
7.7 maple函數的調用
7.7.1 maple函數的使用
7.7.2 mfun數的使用
7.8 符號函數計算器
7.8.1 單變量符號函數計算器
7.8.2 taylor逼近計算器
7.9 習題
第8章 MATLAB繪圖
8.1 MATLAB圖形窗口
8.1.1 圖形窗口的創建與控製
8.1.2 圖形窗口的菜單欄
8.1.3 圖形窗口的工具欄
8.2 基本圖形的繪製
8.2.1 二維圖形的繪製
8.2.2 三維圖形的繪製
8.2.3 圖形的其他操作
8.3 特殊圖形的繪製
8.3.1 條形圖和麵積圖（bar and area graphs）
8.3.2 餅狀圖（pie charts）
8.3.3 直方圖
8.3.4 離散型數據圖
8.3.5 方嚮矢量圖和速度矢量圖
8.3.6 等值綫的繪製（contour plots）
8.4 圖形注釋
8.4.1 添加基本注釋
8.4.2 添加其他注釋
8.5 三維圖形的高級控製
8.5.1 查看圖形
8.5.2 圖形的色彩控製
8.5.3 光照控製
8.6 應用實例——地理數據可視化
8.7 習題
第9章 句柄圖形
9.1 MATLAB的圖形對象
9.1.1 root對象
9.1.2 figure對象
9.1.3 core對象
9.1.4 plot對象
9.1.5 annotation對象
9.1.6 group對象
9.2 圖形對象的屬性
9.3 圖形對象屬性值的設置和查詢
9.3.1 屬性值的設置
9.3.2 對象的默認屬性值
9.3.3 屬性值的查詢
9.4 習題
第10章 gui設計
10.1 gui簡介
10.1.1 gui簡介
10.1.2 gui的可選控件
10.1.3 創建簡單的gui
10.2 通過嚮導創建gui界麵
10.2.1 啓動guide
10.2.2 嚮gui中添加控件
10.2.3 創建菜單
10.3 編寫gui代碼
10.3.1 gui文件
10.3.2 響應函數
10.3.3 控件編程
10.3.4 通過guide創建gui實例
10.4 通過程序創建gui
10.4.1 用於創建gui的函數
10.4.2 程序創建gui示例
10.5 習題
第11章 simulink的建模與仿真
11.1 simulink簡介
11.2 simulink模塊庫
11.2.1 連續模塊（continuous）
11.2.2 非連續模塊（discontinuous）
11.2.3 離散模塊（discrete）
11.2.4 邏輯和位操作模塊（logic and bit operations）
11.2.5 查錶模塊（lookup table）
11.2.6 數學模塊（math operations）
11.2.7 模型檢測模塊（model verification）
11.2.8 模型擴充模塊（model-wide utilities）
11.2.9 端口和子係統模塊（port & subsystems）
11.2.10 信號屬性模塊（signal attributes）
11.2.11 信號綫路模塊（signal routing）
11.2.12 接收模塊（sinks）
11.2.13 輸入模塊（sources）
11.2.14 用戶自定義函數模塊（user-defined functions）
11.3 simulink基本仿真建模
11.3.1 仿真框圖
11.3.2 基本建模方法
11.3.3 simulink基本仿真建模實例
11.4 常見simulink模型
11.4.1 綫性狀態-變量模型
11.4.2 分段綫性模型
11.4.3 傳遞-函數模型
11.4.4 非綫性狀態-變量模型
11.4.5 子係統
11.5 s函數設計與應用
11.5.1 s函數的介紹
11.5.2 s函數的調用
11.5.3 s函數設計
11.6 工程應用實例——車輛懸掛的仿真
11.7 習題
第12章 文件和數據的導入與導齣
12.1 數據基本操作
12.1.1 文件的存儲
12.1.2 數據導入
12.1.3 文件的打開
12.2 文本文件的讀寫
12.3 低級文件i/o
12.4 利用界麵工具導入數據
12.5 習題
參考文獻

前言/序言

《Python數據科學實戰指南》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的Python數據科學學習路徑。內容覆蓋瞭數據采集、清洗、預處理、探索性數據分析（EDA）、數據可視化、模型構建與評估，直至最終的模型部署與應用。本書強調理論與實踐相結閤，通過豐富的案例和代碼示例，幫助讀者掌握解決實際數據問題的關鍵技能。 第一部分：數據科學基礎與Python環境搭建 在開始數據科學之旅之前，理解數據科學的核心概念和建立一個高效的開發環境至關重要。本部分將引導讀者從零開始，逐步建立起對數據科學領域的認知，並為後續的學習打下堅實的基礎。 數據科學概述： 我們將探討數據科學的定義、發展曆程、在不同行業的應用場景，以及數據科學傢所需的關鍵技能。瞭解數據科學如何驅動創新和決策，將激發讀者學習的興趣和動力。 Python語言入門（麵嚮數據科學）： 對於初學者，我們將重點介紹Python在數據科學中常用的核心語法和概念，如變量、數據類型（字符串、整數、浮點數、布爾值）、運算符、控製流（條件語句、循環）、函數定義與調用。我們會特彆強調列錶、元組、字典和集閤等數據結構的靈活運用，因為它們在數據處理中扮演著至關重要的角色。 必備Python庫的安裝與配置： Python之所以成為數據科學的首選語言，離不開其強大的第三方庫生態係統。本節將詳細指導讀者安裝和配置NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理與分析）、Matplotlib（數據可視化）和Scikit-learn（機器學習）等核心庫。我們將演示如何使用Anaconda或Miniconda來管理Python環境和庫，確保讀者能夠搭建一個穩定且易於擴展的開發環境。 Jupyter Notebook/Lab的使用： Jupyter Notebook和JupyterLab是數據科學傢常用的交互式開發環境。我們將介紹它們的安裝、基本操作，以及如何利用Notebook的Markdown單元格進行文檔記錄，Cell執行，以及多語言支持等特性，使其成為代碼編寫、實驗和演示的理想工具。 第二部分：數據處理與清洗——奠定數據分析的基石 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性，直接用於分析將導緻錯誤的結論。本部分將聚焦於數據處理和清洗的各個環節，確保數據的質量和可用性。 NumPy入門： NumPy是Python科學計算的基礎，提供瞭高效的多維數組對象和用於處理這些數組的函數。我們將學習NumPy數組的創建、索引、切片、變形、數學運算以及廣播機製，為後續的Pandas數據處理打下基礎。 Pandas核心：Series與DataFrame： Pandas是數據處理的瑞士軍刀。我們將深入學習其兩個核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格型數據結構）。通過豐富的示例，掌握Series和DataFrame的創建、索引、選擇、過濾、排序、閤並、連接等操作。 數據讀取與寫入： 實際數據往往存儲在各種文件中，如CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等。本節將教授如何使用Pandas高效地讀取和寫入不同格式的數據文件，包括處理編碼問題、分隔符、文件頭等常見場景。 數據清洗技巧： 處理缺失值： 學習識彆和處理DataFrame中的缺失值（NaN），包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、前後值填充）等策略。 處理異常值： 介紹檢測和處理異常值的方法，如基於統計量（Z-score, IQR）的方法，以及可視化檢測。 數據類型轉換： 掌握如何將列的數據類型進行轉換，例如從字符串轉換為數值或日期時間格式。 重復值處理： 學習識彆和刪除DataFrame中的重復行。 文本數據處理： 介紹正則錶達式在文本清洗中的應用，以及字符串方法的靈活運用，如分割、替換、大小寫轉換等。 數據變形與重塑： 學習使用Pandas的`pivot_table`、`melt`、`stack`、`unstack`等函數，將數據從寬錶轉換為長錶，或從長錶轉換為寬錶，以適應不同的分析需求。 分組與聚閤： `groupby`是Pandas強大的數據聚閤工具。我們將學習如何按一個或多個鍵對數據進行分組，並對每個分組應用聚閤函數（如`sum`、`mean`、`count`、`max`、`min`、`agg`、`transform`），以獲得數據的統計摘要。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與數據可視化——洞察數據中的模式 探索性數據分析是理解數據、發現隱藏模式、識彆變量間關係的關鍵階段。數據可視化是EDA的有力工具，能夠直觀地呈現復雜的數據信息。 描述性統計： 使用Pandas的`describe()`方法，快速瞭解數據的中心趨勢（均值、中位數）、離散程度（標準差、方差）、範圍（最小值、最大值）以及分位數。 變量分布分析： 學習如何分析單個變量的分布，包括數值型變量的直方圖、核密度估計圖，以及類彆型變量的條形圖、餅圖。 變量間關係分析： 散點圖： 用於探索兩個數值型變量之間的關係，識彆綫性、非綫性關係、聚類和離群點。 箱綫圖（Box Plot）： 用於比較不同類彆下數值型變量的分布，識彆中位數、四分位數、離群點。 熱力圖（Heatmap）： 用於可視化變量之間的相關性矩陣，揭示變量間的強弱關聯。 多變量可視化： 介紹如何使用顔色、大小、形狀等視覺元素在二維圖錶中呈現第三個或更多變量的信息。 Matplotlib基礎： Matplotlib是Python最常用的繪圖庫。我們將學習如何創建各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等，並掌握圖錶的定製，如設置標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等。 Seaborn高級可視化： Seaborn基於Matplotlib，提供瞭更美觀、更高級的統計圖形。我們將學習使用Seaborn創建更復雜的圖錶，如分布圖、分類圖、迴歸圖、聚類圖等，並探索其內置的精美配色方案和主題。 交互式可視化（可選）： 簡要介紹Plotly或Bokeh等庫，用於創建交互式的、可縮放的圖錶，提升用戶體驗。 第四部分：數據建模與機器學習——構建預測與分類模型 在充分理解數據後，我們可以利用機器學習技術來構建模型，以解決預測、分類、聚類等問題。本部分將重點介紹Scikit-learn庫的使用。 機器學習基礎概念： 介紹監督學習、無監督學習、半監督學習的區彆。理解特徵（Features）與目標變量（Target Variable）、訓練集（Training Set）與測試集（Test Set）的概念。 特徵工程入門： 特徵選擇： 介紹簡單有效的特徵選擇方法，如基於相關性、信息增益等。 特徵提取： 如主成分分析（PCA）用於降維。 特徵縮放： 標準化（StandardScaler）和歸一化（MinMaxScaler），以消除不同特徵量綱的影響。 編碼分類變量： One-Hot Encoding（獨熱編碼）和Label Encoding（標簽編碼）的處理。 監督學習模型： 迴歸模型： 綫性迴歸（Linear Regression）： 學習其原理、實現以及模型評估指標（MSE, RMSE, R-squared）。 多項式迴歸（Polynomial Regression）： 處理非綫性關係。 嶺迴歸（Ridge）與Lasso迴歸（Lasso）： 學習L1/L2正則化在防止過擬閤中的作用。 分類模型： 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 經典的二分類模型。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基於實例的學習。 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）： 強大的分類器。 決策樹（Decision Tree）： 直觀的樹狀分類模型。 隨機森林（Random Forest）： 基於集成學習的強大模型。 梯度提升模型（Gradient Boosting,如XGBoost, LightGBM）： 介紹其原理和應用。 模型評估與調優： 評估指標： 分類模型的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、AUC-ROC麯綫；迴歸模型的MSE, MAE, R2。 交叉驗證（Cross-Validation）： K摺交叉驗證，用於更可靠地評估模型性能。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）來尋找最佳模型參數。 無監督學習模型： 聚類算法： K-Means： 經典且常用的聚類算法。 DBSCAN： 基於密度的聚類算法。 降維算法： 主成分分析（PCA）： 學習其原理和應用。 第五部分：實際項目案例與進階主題 理論學習最終需要通過實踐來鞏固。本部分將通過幾個典型的實際項目案例，展示如何將前麵學到的技術串聯起來，並引入一些進階主題。 案例一：房價預測（迴歸問題）： 從數據加載、清洗、EDA、特徵工程，到選擇閤適的迴歸模型（如綫性迴歸、隨機森林迴歸），進行模型訓練、評估與調優。 案例二：客戶流失預測（分類問題）： 演示如何處理不平衡數據集，進行特徵工程，選擇分類模型（如邏輯迴歸、隨機森林），並使用閤適的評估指標來評估模型性能。 案例三：電商用戶行為分析（EDA與可視化）： 重點展示如何通過EDA和精美可視化來理解用戶行為模式，發現潛在的增長點。 模型部署初步： 簡要介紹如何將訓練好的模型保存，並在新的數據集上進行預測。 大數據處理簡介（可選）： 簡要介紹Pandas在處理較大數據集時的性能瓶頸，以及可能遇到的分布式計算框架（如Spark）的解決方案。 深度學習入門簡介（可選）： 簡要介紹深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用，以及TensorFlow或PyTorch等框架的基本概念。 目標讀者 本書適閤以下讀者： 希望學習Python數據科學的初學者。 有一定Python基礎，但想係統學習數據分析和機器學習技術的開發者。 需要處理和分析數據的各領域從業人員，如市場分析師、金融分析師、生物信息學研究者、工程師等。 希望通過實際項目案例掌握數據科學技能的在校學生。 本書特色 係統性強： 內容覆蓋數據科學的完整流程，循序漸進，邏輯清晰。 實踐導嚮： 大量真實世界案例和代碼示例，強調動手能力培養。 庫的使用深入： 詳細講解NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等核心庫。 易於理解： 語言通俗易懂，避免過多的理論術語，注重概念解釋。 代碼可執行： 所有代碼示例都經過測試，讀者可以輕鬆復現和修改。 通過學習本書，讀者將能夠獨立完成從數據獲取到模型應用的全過程，並具備解決實際數據問題的能力，為在數據科學領域深入發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書是因為我對MATLAB在科學計算領域的應用非常感興趣。我是一名研究生，在我的研究方嚮中，經常需要進行數據處理、模擬仿真和結果可視化。我聽說MATLAB在這方麵有著非常強大的能力，但一直沒有機會係統地學習。我希望這本《MATLAB基礎教程》能夠幫助我快速入門，並且讓我能夠理解MATLAB是如何解決實際科學問題的。我非常期待書中能夠介紹一些與科學計算相關的MATLAB工具箱，比如信號處理、圖像處理或者優化工具箱等。即使不能深入講解，我也希望能夠對這些工具箱有一個初步的瞭解，知道它們能做什麼，以及在什麼場景下可以使用。如果書中還能提供一些關於如何利用MATLAB進行數據分析和建模的案例，那就更好瞭，這將極大地幫助我將所學知識應用到我的研究中，提升我的科研效率。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對MATLAB充滿好奇的初學者，我希望能在這本《MATLAB基礎教程》中找到一條清晰的學習路徑。我希望它能夠從最基礎的概念開始，循序漸進地引導我進入MATLAB的世界。我期待它能夠詳細介紹MATLAB的開發環境，包括命令窗口、編輯器、工作區等各個組成部分的功能和使用方法。更重要的是，我希望能學習到如何使用MATLAB進行編程，包括編寫腳本、函數，以及如何控製程序的流程，比如使用條件語句和循環語句。我相信，掌握瞭這些編程基礎，我纔能更好地利用MATLAB的強大功能。這本書是否能夠幫助我建立起良好的編程習慣，並且讓我能夠寫齣簡潔、高效的代碼，是我非常關注的。我希望它能成為我學習MATLAB的起點，為我今後更深入的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我挺喜歡的，看起來就非常專業，而且那種沉穩的藍色調也很符閤我對於“基礎”和“教程”的期待。我一直想學習MATLAB，但又覺得這個軟件聽起來有點高深，不知道從何下手。我之前也翻過一些資料，但總感覺雜亂無章，不成體係。這本書的標題《MATLAB基礎教程》給瞭我一種踏實感，我希望能通過它建立起一個紮實的MATLAB知識框架。我非常看重內容的係統性和循序漸進性，希望它能夠從最基本的操作講起，逐步深入，讓初學者能夠真正理解每一個概念，而不是死記硬背。我期待它能夠涵蓋MATLAB的常用界麵介紹，各種基本的數據類型和變量的定義與操作，以及最基礎的繪圖功能。如果還能對一些常見的數學運算和函數進行詳細的解釋，那就更好瞭。畢竟，MATLAB最核心的優勢就在於其強大的數值計算能力，所以我希望這本書能夠打牢我在這方麵的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它的內容非常紮實。我看到目錄裏涵蓋瞭很多我一直想瞭解的MATLAB功能。我最感興趣的是它關於矩陣運算和數組處理的章節，因為我知道這是MATLAB的核心優勢所在。我希望這本書能夠詳細解釋如何創建、操作和管理矩陣和數組，以及如何利用MATLAB內置的各種函數進行高效的矩陣運算。此外，我對於MATLAB的可視化能力也非常期待。我希望書中能夠教授我如何使用MATLAB繪製各種類型的圖錶，比如二維圖、三維圖、散點圖、柱狀圖等等，並且能夠詳細介紹如何自定義圖錶的樣式，使之更具錶現力。能夠將我的數據以清晰、美觀的方式呈現齣來，這對於我的報告和演示來說非常重要。這本書能否幫助我達到這個目標，是我非常看重的。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我最關心的就是它的語言風格是否易於理解。我不是計算機專業的學生，之前對編程的接觸也很有限，所以對於一些晦澀的術語和過於理論化的講解會感到頭疼。我希望這本書能夠用一種非常通俗易懂的語言來解釋MATLAB的概念，就像一位經驗豐富的老師在耐心指導我一樣。我特彆希望它能包含大量的實例，並且這些實例的難度是循序漸進的，能夠讓我從模仿開始，逐步過渡到自己動手解決問題。我想要看到清晰的代碼示例，並且附帶詳細的解釋，說明每一行代碼的作用，以及為什麼這麼寫。如果書中還能提供一些練習題，並且最好有答案解析，那就太棒瞭！這樣我纔能檢驗自己的學習成果，及時發現並糾正錯誤。我希望通過這本書，我能夠真正掌握MATLAB的基本使用方法，並且能夠獨立完成一些簡單的數值計算和數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

root對象

評分☆☆☆☆☆

6.1.5

評分☆☆☆☆☆

好書，值得學習

評分☆☆☆☆☆

買書很多次，一直都超喜歡京東

評分☆☆☆☆☆

各種數f據類型之間的轉換

評分☆☆☆☆☆

這本書個人感覺不怎麼樣，書的內容不行，建議買彆的

評分☆☆☆☆☆

挺好的，就是有些東西有分歧

評分☆☆☆☆☆

7.5.5

評分☆☆☆☆☆

送貨太慢瞭！整整一個星期的時間！！