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出版者:人民邮电出版社

作者:胡晓冬

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2010-6

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787115229076

丛书系列:

图书标签:

matlab
编程
MATLAB2009
MATLAB
MATLAB
数值计算
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数据分析
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具体描述

《MATLAB从入门到精通》以MATLAB R2009a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法。《MATLAB从入门到精通》介绍了最新的MATLAB功能，并分章阐述了数据类型、数值计算、符号计算、编程基础、可视化、Simulink、应用程序接口等内容，结合案例详细讲解了MATLAB语言的使用。《MATLAB从入门到精通》还专门讲解了实用的MATLAB编程技巧与数学建模应用等。

《MATLAB从入门到精通》所带的光盘是读者学习MATLAB的好帮手，提供了全部示例的源程序，另外配有知识点和例题的视频教程，可帮助读者更好地理解书中的内容并更快地掌握MATLAB的使用方法。

《Python数据科学实战手册》简介这是一本面向Python初学者和数据科学爱好者，旨在帮助读者快速掌握Python在数据科学领域的应用，并能够独立完成实际数据分析项目的手册。本书从基础概念出发，循序渐进地引导读者深入理解数据科学的核心流程，并通过丰富的案例和实战练习，将理论知识转化为解决实际问题的能力。内容概览第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 Python入门：涵盖Python基本语法、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符、流程控制语句（if-else, for, while）、函数定义与调用。强调Python的简洁易读特性，为后续数据科学的学习打下坚实基础。 Python数据结构：深入讲解列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的创建、操作和应用场景，重点阐述它们在数据处理中的优势。 NumPy：详细介绍NumPy库，这是Python科学计算的基础。讲解ndarray对象、数组的创建与索引、切片、数学运算、广播机制，以及线性代数运算等，为后续大规模数据处理做好准备。 Pandas：学习Pandas库，这是Python数据分析的核心工具。重点掌握Series和DataFrame对象的创建与操作，包括数据读取（CSV, Excel）、数据选择与过滤、缺失值处理、数据合并与连接、分组聚合、透视表等，是数据清洗和预处理的关键。 Matplotlib与Seaborn：学习使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。掌握各种图表类型（折线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图、热力图等）的绘制方法，学会如何美化图表，以及如何通过可视化发现数据中的规律和趋势。第二部分：数据分析核心流程与实践数据获取与预处理：介绍多种数据获取方式，包括文件读取、数据库连接、API接口调用等。详细讲解数据清洗技术，如处理异常值、重复值、不一致数据，以及数据类型转换、特征工程（特征提取、特征编码、特征缩放）等，确保数据质量。探索性数据分析（EDA）：教授如何运用统计学方法和可视化工具对数据进行初步探索。学习计算描述性统计量（均值、中位数、标准差等），分析变量间的相关性，识别数据分布特点，发现潜在的模式和洞察。数据建模入门：引入机器学习的基本概念，包括监督学习与无监督学习。通过线性回归、逻辑回归等简单模型，讲解模型训练、预测、评估的基本流程。特征工程进阶：深入探讨更复杂的特征工程技术，如多项式特征、交互特征、时间序列特征提取，以及如何利用PCA等降维技术处理高维数据。模型评估与选择：学习常用的模型评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC等），理解交叉验证、网格搜索等模型调优方法，以及如何根据业务需求选择合适的模型。第三部分：典型数据科学项目实战本书将贯穿多个真实世界的数据科学项目，涵盖不同的应用领域，让读者在实践中巩固所学知识。案例一：销售数据分析与预测使用Pandas进行销售数据的清洗、聚合与可视化。构建时间序列模型（如ARIMA）预测未来销售趋势。分析影响销售的关键因素。案例二：用户行为分析与画像构建处理用户日志数据，进行行为序列分析。使用聚类算法（如K-Means）对用户进行分群。构建用户画像，为个性化推荐或营销提供支持。案例三：文本数据挖掘与情感分析使用NLTK或spaCy进行文本预处理（分词、去停用词、词形还原）。运用TF-IDF或词向量技术提取文本特征。训练分类模型（如朴素贝叶斯、SVM）进行情感分析。案例四：图像识别基础（可选，视篇幅和读者基础而定）介绍OpenCV库的基础应用。构建简单的图像分类模型（如使用预训练模型）。本书特色实战导向：每一个概念的讲解都紧密结合代码实现和实际应用，避免空泛的理论。循序渐进：从Python基础到高级数据科学技术，难度逐步提升，适合不同阶段的学习者。丰富案例：覆盖多个行业和应用场景的真实案例，让学习更具针对性和启发性。代码详尽：提供清晰、可运行的代码示例，并配有详细的注释，方便读者理解和模仿。解决问题：重点培养读者独立分析和解决实际数据问题的能力，而非仅仅停留在知识的堆砌。目标读者希望系统学习Python在数据科学领域应用的初学者。需要提升数据分析和可视化技能的开发者。对数据科学感兴趣，希望快速上手的学生或职场人士。需要运用Python进行数据处理、分析和建模的研究人员。通过本书的学习，读者将能够熟练运用Python及其强大的数据科学库，构建完整的数据分析流程，从原始数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。

作者简介

目录信息

目录:
第1章 MATLAB概述10
1.1 MATLAB简介10
1.2 MATLAB主要功能11
1.2.1 开发算法和应用程序11
1.2.2 分析和访问数据12
1.2.3 实现数据可视化12
1.2.4 进行数值计算13
1.2.5 发布结果和部署应用程序14
1.3 MATLAB安装与启动14
1.3.1 MATLAB的安装14
1.3.2 MATLAB的启动与退出16
1.3.3 Desktop操作界面简介17
1.4 Command Window运行入门17
1.4.1 命令行的使用17
1.4.2 数值、变量和表达式18
1.4.3 命令行的特殊输入方法20
1.4.4 命令窗口的显示格式21
1.4.5 命令窗口常用快捷键与9
1.4.5 命令22
1.5 Command History窗口23
1.6 Current Directory窗口23
1.7 Workspace Browser和9
1.7 Variable Editor窗口24
1.7.1 Workspace Browser窗口24
1.7.2 Variable Editor窗口24
1.8 命令行辅助功能与Function Browser25
1.9 Help26
1.9.1 Help Browser27
1.9.2 命令窗口查询帮助27
第2章矩阵和数组29
2.1 矩阵的创建与组合29
2.1.1 创建简单矩阵29
2.1.2 创建特殊矩阵30
2.1.3 矩阵的合并31
2.2 矩阵的寻访与赋值32
2.2.1 矩阵的标识32
2.2.2 矩阵的寻访33
2.2.3 矩阵的赋值33
2.3 进行数组运算的常用函数34
2.3.1 函数数组运算规则的定义34
2.3.2 进行数组运算的常用函数34
2.4 查询矩阵信息36
2.4.1 矩阵的形状信息36
2.4.2 矩阵的数据类型36
2.4.3 矩阵的数据结构37
2.5 数组运算与矩阵运算37
2.6 矩阵的重构38
2.6.1 矩阵元素的扩展与删除38
2.6.2 矩阵的重构39
2.7 稀疏矩阵40
2.7.1 稀疏矩阵的存储方式41
2.7.2 稀疏矩阵的创建41
2.7.3 稀疏矩阵的运算44
2.7.4 稀疏矩阵的交换与重新排序45
2.7.5 稀疏矩阵视图47
2.8 多维数组47
2.8.1 多维数组的创建48
2.8.2 多维数组的寻访与重构50
2.9 多项式的表达式及其操作53
2.9.1 多项式的表达式和创建53
2.9.2 多项式运算函数54
第3章数据类型56
3.1 数值型56
3.2 逻辑型56
3.2.1 逻辑型简介56
3.2.2 返回逻辑结果的函数57
3.2.3 运算符的优先级59
3.3 字符和字符串60
3.3.1 创建字符串60
3.3.2 字符串比较61
3.3.3 字符串查找与替换62
3.3.4 类型转换63
3.3.5 字符串应用函数小结64
3.4 structure数组65
3.4.1 structure数组的创建66
3.4.2 structure数组的寻访68
3.4.3 structure数组域的基本9
3.4.3 操作69
3.4.4 structure数组的操作70
3.5 cell数组72
3.5.1 cell数组的创建72
3.5.2 cell数组的寻访74
3.5.3 cell数组的基本操作74
3.5.4 cell数组操作函数75
3.6 Map容器76
3.6.1 Map数据类型介绍76
3.6.2 Map对象的创建77
3.6.3 查看Map的内容78
3.6.4 Map的读写79
3.6.5 Map中key和value9
3.6.5 的修改81
3.6.6 映射其他数据类型82
第4章数值计算84
4.1 因式分解84
4.1.1 行列式、逆和秩84
4.1.2 Cholesky因式分解86
4.1.3 LU因式分解87
4.1.4 QR因式分解88
4.1.5 范数90
4.2 矩阵特征值和奇异值91
4.2.1 特征值和特征向量的91
4.2.2 奇异值分解93
4.3 概率和统计94
4.3.1 基本分析函数94
4.3.2 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数102
4.4 数值求导与积分103
4.4.1 导数与梯度103
4.4.2 一元函数的数值积分104
4.4.3 二重积分的数值计算106
4.4.4 三重积分的数值计算106
4.5 插值107
4.5.1 一维数据插值107
4.5.2 二维数据插值108
4.5.3 多维插值109
4.5.4 样条插值109
4.6 曲线拟合110
4.6.1 最小二乘原理及其曲线拟合算法110
4.6.2 曲线拟合的实现111
4.7 Fourier分析111
4.8 微分方程113
4.8.1 常微分方程113
4.8.2 偏微分方程115
第5章符号计算119
5.1 符号变量、表达式及符号方程119
5.1.1 符号变量与表达式的创建119
5.1.2 符号计算中的运算符和基本函数121
5.1.3 创建符号方程122
5.2 符号微积分122
5.2.1 符号求导与微分122
5.2.2 符号求极限124
5.2.3 符号积分125
5.2.4 级数求和125
5.2.5 Taylor级数126
5.3 符号表达式的化简与替换126
5.3.1 符号表达式的化简127
5.3.2 符号表达式的替换131
5.4 符号可变精度计算134
5.5 符号线性代数136
5.5.1 基础代数运算136
5.5.2 线性代数运算137
5.6 符号方程求解139
5.6.1 求代数方程符号解139
5.6.2 求代数方程组的符号解139
5.6.3 求微分方程符号解141
5.6.4 求微分方程组的符号解143
5.7 符号积分变换143
5.7.1 Fourier变换及其反变换143
5.7.2 Laplace变换及其反变换144
5.7.3 Z变换及其反变换145
第6章 MATLAB编程基础147
6.1 M文件147
6.1.1 M文件编辑器148
6.1.2 M文件的基本内容149
6.1.3 脚本式M文件151
6.1.4 函数式M文件152
6.2 流程控制152
6.2.1 顺序结构153
6.2.2 if语句153
6.2.3 switch语句155
6.2.4 for循环155
6.2.5 while循环156
6.2.6 continue命令157
6.2.7 break命令158
6.2.8 return命令159
6.2.9 人机交互命令159
6.3 函数的类型161
6.3.1 主函数161
6.3.2 子函数161
6.3.3 私有函数162
6.3.4 嵌套函数163
6.3.5 重载函数166
6.3.6 匿名函数166
6.4.1 变量类型170
6.4 函数的变量170
6.4.2 变量的传递171
6.5 函数句柄173
6.5.1 函数句柄的创建174
6.5.2 函数句柄的调用174
6.5.3 函数句柄的操作175
6.6 串演算函数176
6.6.1 eval函数176
6.6.2 feval函数177
6.6.3 inline函数178
6.7 内存的使用179
6.7.1 内存管理函数179
6.7.2 高效使用内存的策略179
6.7.3 解决""Out of Memory""问题181
6.8 程序调试和优化182
6.8.1 使用Debugger窗口调试182
6.8.2 在命令窗口中调试185
6.8.3 profile性能检测187
6.9 错误处理189
6.9.1 使用try
catch语句捕捉错误189
6.9.2 处理错误和从错误中恢复190
6.9.3 警告192
第7章数据可视化194
7.1 绘图的基本知识194
7.1.1 离散数据和离散函数的可视化194
7.1.2 连续函数的可视化195
7.1.3 可视化的一般步骤196
7.2 二维图形196
7.2.1 基本绘图函数196
7.2.2 曲线的色彩、线型和数据点型198
7.2.3 坐标、刻度和网格控制199
7.2.4 图形标识201
7.2.5 双坐标图和子图204
7.2.6 双轴对数图形206
7.2.7 特殊二维图形206
7.3 三维图形212
7.3.1 绘制三维曲线图212
7.3.2 绘制三维曲面图212
7.3.3 特殊三维图形214
7.4 三维图形的高级控制216
7.4.1 视点控制216
7.4.2 颜色的使用217
7.4.3 光照控制217
第8章图像处理219
8.1 图像文件的操作219
8.1.1 查询图像文件的信息220
8.1.2 图像文件的读写221
8.1.3 图像文件的显示222
8.1.4 图像格式的转换223
8.2 图像的几何运算225
8.2.1 图像的平移225
8.2.2 图像的镜像变换225
8.2.3 图像缩放226
8.2.4 图像的旋转227
8.2.5 图像的剪切227
8.3 图像的正交变换228
8.3.1 傅立叶变换228
8.3.2 离散余弦变换229
8.3.3 Radon变换230
8.4 MATLAB图像增强231
8.4.1 像素值及其统计特性231
8.4.2 对比度增强233
8.4.3 直方图均衡化234
8.4.4 空域滤波增强235
8.4.5 频域增强237
第9章图形用户界面(GUI)设计239
9.1 句柄图形对象239
9.1.1 图形对象239
9.1.2 图形对象句柄240
9.1.3 图形对象属性的获取和设置241
9.2 GUIDE简介243
9.2.1 启动GUI244
9.2.2 Layout编辑器244
9.2.3 运行GUI245
9.3 创建GUI245
9.3.1 GUI窗口布局245
9.3.2 菜单的添加246
9.3.3 控件250
9.4 CallBack函数254
9.4.1 变量的传递254
9.4.2 函数编写255
9.5 GUI设计示例257
第10章数据文件I/O263
10.1 处理文件名称263
10.2 MATLAB支持的文件格式264
10.3 导入向导的使用265
10.4 MAT文件的读写266
10.4.1 MAT 文件的写入266
10.4.2 MAT 文件的读取267
10.5 Text文件读写268
10.5.1 Text文件的读取268
10.5.2 Text文件的写入271
10.6 Excel文件读写271
10.7 音频/视频文件操作273
10.7.1 获取音频/视频文件的文件头信息273
10.7.2 音频/视频文件的导入与导出273
第11章 MATLAB优化问题应用275
11.1 MATLAB优化工具箱275
11.1.1 MATLAB求解器276
11.1.2 极小值优化278
11.1.3 多目标优化284
11.1.4 方程组求解285
11.1.5 最小二乘及数据拟合286
11.2 模式搜索法287
11.3 模拟退火算法289
11.3.1 模拟退火算法简介289
11.3.2 模拟退火算法应用实例289
11.3.3 关于计算结果290
11.4 遗传算法291
11.4.1 遗传算法简介291
11.4.2 遗传算法应用实例292
11.5 Optimization Tool简介294
第12章信号处理298
12.1 信号处理基本理论298
12.1.1 信号的生成298
12.1.2 数字滤波器结构302
12.2 IIR滤波器的MATLAB实现303
12.2.1 IIR滤波器经典设计304
12.2.2 IIR滤波器直接设计法310
12.2.3 广义巴特沃思IIR滤波器设计311
12.3 FIR滤波器的MATLAB实现312
12.3.1 FIR滤波器设计312
12.3.2 fir1函数313
12.3.3 fir2函数314
第13章 Simulink仿真315
13.1 Simulink简介315
13.1.1 Simulink功能与特点315
13.1.2 Simulink的安装与启动316
13.2 Simulink基础318
13.2.1 Simulink模型是什么318
13.2.2 Simulink模块操作318
13.2.3 Simulink信号线操作321
13.2.4 Simulink对模型的注释323
13.2.5 Simulink常用的模型库323
13.2.6 Simulink仿真配置325
13.3 Simulink动态系统仿真329
13.3.1 简单系统的仿真分析329
13.3.2 离散系统的仿真分析331
13.3.3 连续系统的仿真分析333
13.4 Simulink模型中的子系统336
13.4.1 子系统的建立336
13.4.2 子系统的封装337
13.5 Simulink S
函数340
13.5.1 什么是S
函数341
13.5.2 S
函数的作用和原理341
13.5.3 用M文件创建S
函数实例342
第14章应用程序接口345
14.1 MATLAB应用程序接口介绍345
14.2 MATLAB调用C/C++346
14.2.1 MATLAB MEX文件347
14.2.2 C
MEX文件的使用350
14.3 C/C++调用MATLAB引擎355
14.3.1 MATLAB计算引擎概述355
14.3.2 MATLAB计算引擎库函数356
14.3.3 C/C++调用MATLAB引擎357
14.4 MATLAB编译器361
14.4.1 MATLAB编译器的安装和设置362
14.4.2 MATLAB编译器的使用363
14.4.3 独立应用程序365
第15章 MATLAB基础计算技巧374
15.1 MATLAB数组创建与重构技巧374
15.2 MATLAB数据类型使用技巧380
15.3 MATLAB数值计算技巧382
15.4 MATLAB文件读取操作技巧384
15.5 MATLAB绘图技巧385
第16章 MATLAB编程技巧388
16.1 MATLAB编程风格388
16.1.1 命名规则388
16.1.2 文件与程序结构390
16.1.3 基本语句391
16.1.4 排版、注释与文档394
16.2 MATLAB编程注意事项396
16.3 内存的使用398
16.4 提高MATLAB运行效率399
16.4.1 提高运行效率基本原则399
16.4.2 提高运行效率举例401
第17章 MATLAB在数学建模中的应用404
17.1 MATLAB蒙特卡罗模拟404
17.1.1 蒙特卡罗方法简介404
17.1.2 蒙特卡罗方法编程示例405
17.2 MATLAB灰色系统理论应用407
17.2.1 GM(1,1)预测模型简介407
17.2.2 灰色预测计算实例408
17.3 MATLAB模糊聚类分析410
17.3.1 模糊聚类分析简介410
17.3.2 模糊聚类分析应用示例411
17.4 MATLAB层次分析法应用415
17.4.1 层次分析法简介415
17.4.2 层次分析法的应用418
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最让我感到遗憾的是，这本书在解决实际的、复杂的工程案例时，显得力不从心。它似乎回避了那些真正能体现 MATLAB 强大之处的“硬骨头”问题。书中给出的例子大多是教科书式的、已经被无数次重复的简单案例，比如求解二次方程或者绘制一个正弦波。我非常希望看到的是，如何利用 MATLAB 强大的优化工具箱（Optimization Toolbox）来解决一个实际的资源分配问题，或者如何利用符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox）来推导一个复杂的物理模型的解析解。作者似乎有一种倾向，总是用最简单、最基础的循环和条件语句来解决问题，而不是引导读者去使用更高效、更符合 MATLAB 哲学（即向量化操作和内置函数）的方法。这种对核心优势的避讳，使得全书的“精通”二字显得有些名不副实。它教你如何走路，但从未带你体验过飞奔的感觉，对于想把 MATLAB 用作解决实际研究难题的利器的人来说，这本书提供的支撑力度远远不够。

评分☆☆☆☆☆

对于习惯了网络资源和互动学习的我来说，这本书的互动性和前沿性明显不足。当今的工程计算环境发展极快，新的工具箱、新的语言特性层出不穷。这本书的内容似乎停留在几年前的某个版本，很多关于新版 MATLAB 界面、云计算集成（如与 Azure 或 AWS 的连接）的讨论完全缺失。我期待看到一些现代化的编程实践，比如如何利用 MATLAB 编译器将代码打包成分发给没有安装 MATLAB 的用户，或者如何利用 MATLAB 语言服务器结合 VS Code 等现代IDE进行更高效的开发。这本书在提到数据可视化时，仅仅停留在基本的二维线图和三维曲面图，对于更高级的定制化图形，例如热力图（Heatmaps）、平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）或者交互式的 3D 可视化控件的应用，完全没有涉及。这使得这本书更像是一本“历史参考书”，而非一本指导未来实践的“前沿工具书”，对于追求效率和现代工作流的工程师而言，其参考价值大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本关于 MATLAB 的书，给我的感觉就像是拿到了一把瑞士军刀，但却发现它缺少了最关键的那个开瓶器。我本来满心期待能深入了解那些高阶的算法优化和并行计算的技巧，毕竟书名里带着“精通”二字，总让人浮想联翩。然而，读完后，我发现它更像是对 MATLAB 基础功能的流水账式介绍，从变量定义到基本的绘图函数，都详尽地罗列了一遍，这种详尽程度，说实话，上网搜索一下 MATLAB 官方文档就能轻松获取，耗费我大量时间去阅读这些我早已熟稔于心的基础操作，实在有些不值。尤其是关于 Simulink 的部分，仅仅是浅尝辄止地介绍了模块的拖拽和简单的信号连接，完全没有涉及任何复杂的系统建模，比如状态空间表示或者非线性系统的仿真调试策略。对于我这种已经掌握了基本语法的用户来说，这本书提供的价值非常有限，它更像是一本给完全零基础的新手准备的快速上手指南，而不是一本能带人攀登高峰的进阶手册。我期待的是那种能让人在面对复杂工程问题时，能立刻反应出最有效率的 M 文件编写技巧，或者介绍一些鲜为人知但极其强大的内置工具箱的应用实例，但这些内容，在这本书里是找不到的。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我感觉自己仿佛置身于一个布置得过于宽敞却缺少核心展品的博物馆。装帧和印刷质量无疑是上乘的，纸张手感极佳，排版也算清晰，这点必须肯定。但是，内容上，它似乎过于注重“面面俱到”而忽略了“深入挖掘”。比如，在讲述矩阵运算的章节，作者只是简单地展示了点乘和叉乘的区别，并没有深入探讨在大型科学计算中，如何利用稀疏矩阵的特性来显著提升内存效率和运算速度，这可是 MATLAB 区别于其他语言的核心优势之一啊！再者，关于用户界面（App Designer）的介绍也显得苍白无力，仅仅是停留在如何拖放按钮和文本框的层面，完全没有涉及事件驱动编程的精髓，更别提如何构建一个具有专业水准、响应迅速的交互式应用程序。我原本希望看到的是如何利用 MATLAB 的高级编程特性，例如面向对象编程（OOP）在工具箱开发中的应用，或者如何编写健壮的错误处理机制，以确保编写的程序能够在实验室的各种突发状况下稳定运行。这本书给我的整体印象是，它提供了一个工具箱的目录，但没有教你如何用这些工具去建造一座精密的结构。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的结构安排让我感到一丝困惑，它似乎没有一条明确的主线将各个知识点有机地串联起来。读起来更像是一系列独立的“小讲座”拼凑而成，前几章讲基础，中间突然插入一些关于特定工具箱的介绍，后面又跳回来说一些编程规范，这种跳跃感使得知识的积累过程非常碎片化。我尝试寻找那种“A知识点如何自然地引出B优化技巧”的逻辑链条，但几乎没有成功。例如，在介绍 FFT（快速傅里叶变换）时，只是简单地调用了 `fft()` 函数，没有深入分析其背后的原理，也没有讨论在实际信号处理中如何选择合适的窗函数来抑制频谱泄漏，更别提如何利用 FFTW 库或 GPU 加速来处理超大数据集。对于一个追求“精通”的读者来说，我们需要的是对底层机制的理解和对性能瓶颈的预判能力，而不是简单地记住某个函数的名称和参数列表。这本书的深度，更像是在一个浅水池边踱步，总是小心翼翼地避开任何可能溅起水花的深水区，这让我的求知欲始终无法得到真正的满足。

评分☆☆☆☆☆

我觉得这本挺好的，可是为什么没人评价呢？

评分☆☆☆☆☆

不管怎样，我总算入门了~

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我觉得这本挺好的，可是为什么没人评价呢？

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不管怎样，我总算入门了~

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第一本专业相关书居然献给了matlab= = 阅读前请注意本书基于2010版本但是参考性基础性还是有的