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出版者:电子工业出版社作者:穆尔(Holly Moore) 出品人: 页数:470 译者:高会生刘童娜李聪聪出版时间:2010-1-1 价格:59.00元装帧:平装 isbn号码:9787121101793 丛书系列:

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具体描述

MATLAB实用教程（第二版），ISBN：9787121101793，作者：（美）穆尔著，高会生，刘童娜，李聪聪译

《精通Python数据分析：从入门到实战》简介：数据分析已成为当今信息时代的核心驱动力，无论是科研探索、商业决策，还是技术创新，都离不开对海量数据的深入洞察。本书旨在为广大数据科学爱好者、在校学生、职场新人以及希望提升数据处理与分析能力的专业人士，提供一套系统、实用且易于理解的学习路径。我们选择Python作为核心编程语言，因为它拥有庞大且活跃的社区支持，丰富的第三方库，以及在数据科学领域无可匹敌的生态系统，能够高效地满足从数据清洗、处理、可视化到建模预测的各种需求。本书内容涵盖了Python数据分析的方方面面，从基础知识的铺垫，到高级技巧的应用，力求让读者掌握独立完成数据分析项目的能力。我们将从Python语言的基础语法入手，快速建立起编程的信心，然后重点介绍数据分析过程中最常用的两大库：NumPy和Pandas。NumPy是Python科学计算的基础，它提供了强大的多维数组对象和丰富的数学函数，是进行数值计算的基石。Pandas则是数据分析的“瑞士军刀”，其核心数据结构DataFrame和Series，能够极其便捷地实现数据的读取、清洗、转换、聚合等操作，是处理结构化数据的利器。在掌握了NumPy和Pandas的基础后，我们将进入数据可视化的篇章。清晰、直观的数据可视化是理解数据、沟通发现的关键。本书将详细介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。Matplotlib提供了丰富且灵活的绘图API，可以创建各种静态、动态、交互式的图表；Seaborn则在Matplotlib的基础上，提供了更高级的接口，能够快速绘制出美观且信息量丰富的统计图形，如热力图、箱线图、散点图矩阵等，帮助您从视觉上揭示数据中的模式和关联。数据建模与预测是数据分析的进阶环节，也是本书的重点之一。我们将介绍机器学习的基本概念，并深入讲解Scikit-learn这一领先的机器学习库。Scikit-learn提供了简洁高效的API，涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和评估等几乎所有常用的机器学习算法。本书将通过大量实例，演示如何使用线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻等经典算法进行数据建模，并通过交叉验证、网格搜索等技术优化模型参数，提升模型性能。除了核心的数据处理、可视化和建模技术，本书还将探讨一些实际应用场景中遇到的挑战和解决方案。例如，如何处理缺失值、异常值，如何进行特征工程以提升模型效果，如何进行时间序列分析，以及如何进行文本数据的初步处理和分析。我们相信，通过学习这些实战技巧，读者能够更好地应对真实世界复杂多变的数据问题。本书的编写风格力求通俗易懂，每一章都以清晰的目标驱动，并配有大量的代码示例，读者可以边学边练，快速掌握知识点。代码示例均经过精心设计和测试，力求简洁高效，并附带详细的解释，帮助读者理解每一步操作的逻辑。此外，本书还提供了丰富的数据集和练习题，鼓励读者动手实践，巩固所学。目标读者：对数据分析感兴趣的初学者，希望系统学习Python数据分析技能。在校学生，需要掌握数据科学领域的必备工具和方法。职场人士，希望通过数据分析提升工作效率和决策水平，例如市场分析师、产品经理、运营专员、金融从业者、生物统计学家等。转行或进阶至数据科学相关岗位的技术人员。任何希望能够深入理解和利用数据来解决实际问题的人群。本书亮点：内容全面：从Python基础到NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn，再到实际应用场景，涵盖数据分析的整个生命周期。实战导向：大量贴近实际应用的代码示例，帮助读者快速上手，解决真实世界的问题。循序渐进：讲解逻辑清晰，难度逐步提升，适合不同基础的学习者。库的深入解读：不仅介绍函数和API，更注重对底层原理和使用技巧的讲解。可视化强调：重点讲解如何通过数据可视化来揭示数据洞察。机器学习入门：提供坚实的数据分析基础，为进一步学习更复杂的机器学习模型打下良好基础。面向未来：帮助读者建立起扎实的数据分析能力，为在快速发展的数据科学领域取得成功做好准备。通过学习《精通Python数据分析：从入门到实战》，您将不仅仅是学会了一门工具，更是掌握了一种思维方式，能够用数据说话，用数据驱动决策，从而在信息爆炸的时代脱颖而出。

作者简介

目录信息

内容简介
本书分三个部分介绍了MATLAB原理及其应用，共有13章。本书的第一部分重点介绍MATLAB的基本原理、基本函数和图形化功能；第二部分介绍MATLAB编程方法、函数工具箱的使用方法和数据输入/输出方法；第三部分介绍方程组求解、符号数学包应用、曲线拟合以及数据可视化方法。本书在内容组织上深入浅出，力求通俗易懂，注重工程实用。书中提供的大量实例来自非常普通、非常基础的学科领域，叙述简明，同时还配有插图，每章结束附有习题，供练习巩固之用。
课程目录
第1章　概述
1.1　MATLAB简介及安装
1.2　MATLAB的目录结构
1.3　MATLAB的工作环境
1.4　MATLAB的通用命令
1.5　MATLAB的帮助系统
1.6　MATLAB示例
习题
第2章　基础知识
2.1　数据类型
2.2　基本矩阵操作
2.2.1　矩阵的构造
2.2.2　矩阵大小的改变
2.2.3　矩阵下标引用
2.2.4　矩阵信息的获取
2.2.5　矩阵结构的改变
2.2.6　稀疏矩阵
2.3　运算符和特殊符号
2.3.1　算数运算符
2.3.2　关系运算符
2.3.3　逻辑运算符
2.3.4　运算优先级
2.4　字符串处理函数
2.4.1　字符串的构造
2.4.2　字符串的比较
2.4.3　字符串的查找和替换
2.4.4　字符串与数值间的转换
习题
第3章　数学运算
3.1　矩阵运算
3.1.1　矩阵分析
3.1.2　线性方程组
3.1.3　矩阵分解
3.1.4　矩阵的特征值和特征向量
3.1.5　矩阵相似变换
3.1.6　非线性运算
3.2　矩阵元素运算
3.2.1　三角函数
3.2.2　指数和对数函数
3.2.3　复数函数
3.2.4　截断和求余函数
3.2.5　特殊函数习题
第4章　基本编程
4.1　M文件基础
4.1.1　函数
4.1.2　脚本
4.1.3　子函数与私有函数
4.1.4　伪代码
4.2　变量和语句
4.2.1　变量类型
4.2.2　程序控制结构
4.3　程序调试
4.3.1　直接调试法
4.3.2　工具调试法
4.4　函数设计和实现
4.4.1　建立数学模型
4.4.2　编写代码
4.4.3　运行程序
4.4.4　良好的编程习惯习题
第5章　数据显示及存取
5.1　二维绘图
5.1.1　函数plot()
5.1.2　函数fplot()
5.1.3　函数ezplot()
5.2　三维绘图
5.2.1　函数plot3()
5.2.2　函数mesh()
5.2.3　函数surf()
5.2.4　改进的三维绘图函数
5.3　图形处理
5.3.1　图形标注
5.3.2　坐标轴的控制
5.3.3　图形数据取点
5.3.4　子图和图形保持
5.3.5　图形的打印和输出
5.4　图形窗口
5.5　MAT文件应用
5.6　文件I/O
5.6.1　打开和关闭文件
5.6.2　存取二进制文件
5.6.3　存取文本文件
5.6.4　文件内的位置控制
107习题
第6章　数值计算
6.1　多项式运算
6.2　插值运算
6.2.1　一维插值
6.2.2　二维插值
6.3　数据分析
6.3.1　基本数据分析函数
6.3.2　协方差和相关系数矩阵
6.3.3　有限差分和梯度
6.3.4　信号滤波和卷积
6.3.5　傅立叶变换
6.4　功能函数
6.5　微分方程组数值解
6.5.1　常微分方程组的初值问题
6.5.2　延迟微分方程的问题
6.5.3　常微分方程组的边界问题
习题
第7章　符号计算
7.1　符号计算入门
7.2　符号对象的创建和使用
7.2.1　创建符号对象和表达式
7.2.2　符号对象的基本运算
7.3　任意精度计算
7.4　符号表达式的化简和替换
7.4.1　符号表达式的化简
7.4.2　符号表达式的替换
7.5　符号矩阵计算
7.6　符号微积分
7.7　符号积分变换
7.8　符号方程求解
7.9　可视化数学分析界面
习题
第8章　图形用户界面(GUI)
8.1　GUI设计向导
8.1.1　GUI概述
8.1.2　启动GUIDE
8.1.3　GUIDE提供的控件
8.1.4　界面设计工具集
8.1.5　GUI组态
8.1.6　GUI界面设计
8.2　编程设计GUI
8.3　图形用户界面设计实例
习题
第9章　Simulink仿真
9.1　Simulink概述
9.1.1　Simulink的概念
9.1.2　Simulink的工作环境
9.1.3　Simulink的工作原理
9.1.4　Simulink模型的特点
9.1.5　Simulink里的数据类型
9.1.6　Simulink里的模块和模块库
9.2　模型的创建
9.3　子系统及其封装
9.3.1　创建子系统
9.3.2　封装子系统
9.3.3　自定义模块库
9.4　过零检测
9.5　代数环
9.6　回调函数
9.7　运行仿真
9.8　仿真结果分析
9.9　模型的调试
9.10　S函数
9.10.1　概念
9.10.2　功能
9.10.3　工作流程
9.10.4　书写规范
9.10.5　应用示例
9.11　实例
3习题
第10章　实际应用
10.1　信息处理领域
10.1.1　工具箱介绍
10.1.2　模型集介绍
10.1.3　实例
10.2　图像处理领域
10.2.1　工具箱介绍
10.2.2　模型集介绍
10.2.3　实例
10.3　自动控制领域
10.3.1　工具箱介绍
10.3.2　实例
习题
第11章　外部接口
11.1　与Word/Excel的混合使用
11.1.1　Notebook的使用
11.1.2　Excellink的使用
11.2　编译器
11.2.1　编译器概述
11.2.2　编译器的安装和配置
11.2.3　编译器的使用
11.3　应用程序接口
11.3.1　创建C语言MEX文件
11.3.2　Java接口
11.3.3　DDE技术
11.3.4　ActiveX技术
习题
第12章　实验
……
· · · · · · (收起)

读后感

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书是好的就是翻译水平有限，另外审校也不上心，从原版抄代码都有抄错的书是好的就是翻译水平有限，另外审校也不上心，从原版抄代码都有抄错的书是好的就是翻译水平有限，另外审校也不上心，从原版抄代码都有抄错的

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matlab脚本入门必备，写的比较基础，对matlab脚本编写的风格和规范有帮助没有simulink相关的内容更深层次的问题可以直接查看帮助文档，mathworks官方论坛也可以免费注册，上面的大神很多，多利用搜索工具，绝大部分的问题都能解决 matlab脚本入门必备，写的比较基础，...

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用户评价

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这本《MATLAB实用教程》的出版，真是让我等 MATLAB 新手们盼来了及时雨！我一直对数据分析和科学计算很感兴趣，但接触 MATLAB 以来，总感觉摸不到门道，网上零散的教程看了不少，反而越看越糊涂。这本书的出现，简直就像一盏明灯，照亮了我学习 MATLAB 的道路。拿到这本书，我最直观的感受就是它的“实用”二字绝非虚名。翻开目录，我就看到了非常贴近实际应用的主题，比如“数据导入与预处理”、“常用图形绘制”、“信号处理基础”、“图像处理入门”等等。这和我之前看的一些纯理论介绍的书籍完全不同，那些书上来就是一大堆复杂的数学公式和抽象的概念，看得我头昏脑胀，完全不知道该如何下手。而《MATLAB实用教程》则从最基本的操作讲起，比如如何新建脚本、如何运行命令，然后一步步地引导读者去完成具体的任务。我尤其喜欢其中关于数据可视化的章节，通过各种生动的例子，我学会了如何绘制出清晰、美观的二维和三维图形，这对于我理解和展示实验结果至关重要。而且，书中提供的代码示例都很精炼，可以直接复制粘贴运行，稍加修改就能应用到自己的项目中，这种“拿来即用”的感觉，极大地降低了学习门槛。我迫不及待地想要跟着书中的内容，尝试用 MATLAB 来处理我自己的数据集，相信这本教程一定会成为我案头的常备宝典。

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坦白说，市面上关于 MATLAB 的教程实在太多了，但真正能让我眼前一亮的却不多。《MATLAB实用教程》绝对是其中的佼佼者。我是一个对“代码效率”和“程序优化”比较在意的人，而这本书在这方面的内容，确实让我耳目一新。我一直觉得自己的 MATLAB 代码写得比较“笨拙”，执行效率不高，但又不知道从何下手去改进。《MATLAB实用教程》在这方面给了我很多启发。书中关于“性能剖析”和“向量化编程”的章节，我反复阅读了好几遍。作者详细地解释了如何使用 MATLAB 的内置工具来分析程序的瓶颈，并提供了大量的关于如何将循环语句转化为向量化操作的技巧。这些技巧看似简单，但应用起来却能极大地提升程序的运行速度。我印象特别深刻的是，书中通过一个具体的例子，展示了如何将一个耗时几分钟的循环程序，通过向量化处理，缩短到几秒钟。这种直观的对比，让我深刻体会到了优化代码的重要性。此外，书中还涉及了一些关于“ MEX 文件”和“ GPU 计算”的内容，虽然这些是更高级的主题，但作者的讲解方式依然清晰易懂，让我对这些高性能计算技术有了初步的认识。我相信，通过学习这本书，我不仅能熟练掌握 MATLAB 的基本操作，更能写出更加高效、优雅的代码，为我的科学研究或工程项目提供更强大的支持。

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作为一名在校学生，我平时接触到各种各样的软件，但《MATLAB实用教程》给我的感觉尤为深刻。我之前尝试过学习一些编程语言，但总觉得枯燥乏味，很难提起兴趣。而这本书，用一种非常生动有趣的方式，让我爱上了 MATLAB。我喜欢书中大量的插图和图表，它们将抽象的概念变得直观易懂。比如，在讲解“循环语句”的时候，作者画了一个生动的流程图，让我一眼就能明白 `for` 循环和 `while` 循环的区别以及它们的执行过程。这比纯文字的解释要有效得多。这本书还有一个让我非常惊喜的地方，就是它涵盖了很多我认为非常实用的内容，但之前在其他地方很少看到。例如，关于“数据拟合”和“模型建立”的部分，它用通俗易懂的语言解释了如何用 MATLAB 去拟合数据，并建立简单的数学模型。这对于我们做科学研究的同学来说，简直是福音。我之前在做实验报告的时候，常常为如何处理和分析实验数据而头疼，现在有了这本书，我相信我能够更加高效地完成这些任务。而且，书中对每一个代码片段都进行了详细的解释，说明了每一行代码的作用，以及它们是如何协同工作的。这让我在理解代码的同时，也能学习到编写高质量代码的技巧。我相信这本书会成为我在学术道路上的得力助手。

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说实话，我之前对 MATLAB 的印象就是“高大上”，感觉是那种只有专业领域的研究人员才会使用的工具。但读了《MATLAB实用教程》之后，我的看法彻底改变了。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在耐心指导你一样。它没有使用太多晦涩难懂的专业术语，即使是第一次接触 MATLAB 的读者，也能轻松理解。我特别欣赏书中在讲解每一个概念时，都会结合实际案例进行说明。比如，在讲解“矩阵运算”的时候，作者并没有仅仅罗列一堆公式，而是通过一个实际的例子，比如计算一组数据的平均值和标准差，来展示矩阵运算的强大和便捷。这种“学以致用”的学习方式，让我对 MATLAB 的理解不再停留在表面，而是能够深入到实际的应用层面。这本书的另一个亮点是它的章节安排非常合理。从基础的语法和数据类型，到常用的函数和工具箱，再到一些进阶的应用，整个学习路径循序渐进，逻辑清晰。我从来没有感到被海量的信息淹没，而是能够一步一个脚印地掌握新的知识。即使遇到一些我不理解的地方，书中也会提供一些“小贴士”或者“注意事项”，帮助我避开一些常见的陷阱。我尤其喜欢其中关于“自定义函数”的章节，学会了如何编写自己的函数，大大提高了我的编程效率。这本书不仅仅是教会了我如何使用 MATLAB，更重要的是培养了我用 MATLAB 解决问题的能力。我强烈推荐给所有想要系统学习 MATLAB 的朋友们，尤其是那些和我一样，感觉 MATLAB 学习之路充满挑战的初学者。

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最近我一直在寻找一本能够真正帮助我提升 MATLAB 技能的书籍，而《MATLAB实用教程》无疑是近期我读过的最令人满意的一本。我一直从事数据分析相关的工作，虽然平时也会接触到一些编程，但总感觉 MATLAB 的一些高级功能我掌握得不够好。这本书的出现，正好弥补了我的这一缺憾。我非常欣赏书中对“优化算法”和“并行计算”等进阶主题的讲解。以往我对这些概念都只是有所耳闻，但具体如何实现却一无所知。这本书用清晰的步骤和实际的例子，一步步地指导我如何运用 MATLAB 去解决更复杂的问题，比如如何通过优化算法找到最优解，或者如何利用并行计算来加速我的程序运行。我尤其喜欢书中关于“模糊逻辑”和“神经网络”的章节。虽然这些是比较专业的领域，但作者用非常浅显易懂的方式进行讲解，让我这个非专业人士也能大致理解其原理和应用。而且，书中提供的代码示例都经过了精心设计，能够直接在 MATLAB 环境中运行，并且能够得到预期的结果。这对于我来说，是非常宝贵的学习资源。我迫不及待地想要将书中学习到的技术应用到我的实际工作中，相信这本《MATLAB实用教程》一定会帮助我解决很多棘手的问题，并显著提升我的工作效率。这本书的价值，远远超出了它的价格。

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很棒的一本Matlab入门教材。

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读的很high~不过写的好基础……

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混过了就好~

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2011.8.30-10.6 适合新手飞快浏览。当初学最深的概念居然是元胞，后来意识到函数的概念才是最重要的，学完python明白可以推广为类和面向对象编程。