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薛山 著

图书标签:

• MATLAB
• 基础
• 教程
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 算法
• 编程
• 入门
• 高等教育
• 理工科

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302246183

版次：1

商品编码：10551578

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 高等学校计算机应用规划教材

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：344

内容简介

　　《MATLAB基础教程》介绍了MATLAB r2010a的基本用法，包括利用MATLAB进行科学计算、编写程序、绘制图形等。《MATLAB基础教程》共分12章，内容包括MATLAB r2010a简介、基本使用方法、数组和向量、MATLAB的数学运算、字符串、单元数组和结构体、MATLAB编程、MATLAB符号处理、MATLAB绘图、句柄图形、gui（图形用户接口）设计、simulink的建模与仿真、文件和数据的导入与导出等。其中重点介绍了MATLAB 的基础应用，以简练的语言和代表性的实例向读者介绍MATLAB的功能和使用方法，为初识 MATLAB 的用户提供指导。《MATLAB基础教程》对MATLAB的常用函数和功能进行了详细的介绍，并通过实例及大量的图形进行说明。此外，《MATLAB基础教程》每章都配有习题，辅助读者学习 MATLAB。

目录

第1章 MATLAB r2010a简介
1.1 MATLAB简介
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用户界面
1.2.1 启动 MATLAB r2010a
?1.2.2 MATLAB r2010a的主界面
1.2.3 MATLAB r2010a的主菜单及其功能
1.2.4 MATLAB r2010a的窗口
1.3 MATLAB r2010a的路径搜索
1.3.1 MATLAB r2010a的当前路径
1.3.2 MATLAB r2010a的路径搜索
1.4 习题
第2章 基本使用方法
2.1 简单的数学运算
2.1.1 最简单的计算器使用法
2.1.2 MATLAB中的常用数学函数
2.1.3 MATLAB的数学运算符
2.1.4 标点符号的使用
2.2 常用的操作命令和快捷键
2.3 MATLAB r2010a的数据类型
2.3.1 整数
2.3.2 浮点数
2.3.3 复数
2.3.4 逻辑变量
2.3.5 各种数据类型之间的转换
2.3.6 数据类型操作函数
2.3.7 变量
2.3.8 系统预定义的特殊变量
2.4 MATLAB r2010a的运算符
2.4.1 关系运算符
2.4.2 逻辑运算符
2.4.3 运算符优先级
2.5 MATLAB的一些基础函数
2.5.1 位操作函数
2.5.2 逻辑运算函数
2.5.3 集合函数
2.5.4 时间与日期函数
2.6 MATLAB脚本文件
2.6.1 脚本文件的用法
2.6.2 块注释
2.6.3 代码单元
2.7 习题
第3章 数组和向量
3.1 MATLAB数组
3.2 创建数组
3.3 数组操作
3.3.1 获取数组中的元素
3.3.2 从数组中移除元素
3.3.3 数组操作
3.4 应用实例——计算土壤体积
3.5 MATLAB向量
3.5.1 创建向量
3.5.2 向量尺寸
3.5.3 向量索引
3.5.4 缩短向量
3.5.5 向量操作
3.6 应用实例——力与力矩
3.7 习题
第4章 MATLAB的数学运算
4.1 多项式与插值
4.1.1 多项式的表示
4.1.2 多项式的四则运算
4.1.3 多项式的其他运算
4.1.4 数据插值
4.2 函数运算
4.2.1 函数的表示
4.2.2 数学函数图像的绘制
4.2.3 函数极值
4.2.4 函数求解
4.2.5 数值积分
4.2.6 含参数函数的使用
4.3 微分方程
4.3.1 常微分方程初值问题
4.3.2 常微分方程边值问题
4.4 应用实例——分析火箭数据
4.5 习题
第5章 字符串、单元数组和结构体
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 字符串与数值之间的转化
5.2 单元数组
5.2.1 单元数组的生成
5.2.2 单元数组的操作
5.3 结构体
5.3.1 结构体的生成
5.3.2 结构体的操作
5.4 应用实例—— 加密
5.5 习题
第6章 MATLAB编程
6.1 脚本文件和编辑器/调试器
6.1.1 创建和使用脚本文件
6.1.2 有效使用脚本文件
6.1.3 有效使用命令窗口和编辑器/调试器窗口
6.1.4 调试脚本文件
6.1.5 编程风格
6.1.6 记录度量单位
6.1.7 使用脚本文件存储数据
6.1.8 控制输入和输出
6.1.9 用户输入
6.1.10 脚本文件示例
6.2 程序设计和开发
6.2.1 算法和控制结构
6.2.2 结构化程序设计
6.2.3 自顶向下的设计和程序文档
6.2.4 伪代码
6.2.5 查找故障
6.2.6 开发大型程序
6.3 关系运算符和逻辑变量
6.3.1 logical类
6.3.2 logical函数
6.3.3 使用逻辑数组访问数组
6.4 逻辑运算符和函数
6.4.1 短路逻辑运算符
6.4.2 逻辑运算符和find函数
6.5 条件语句
6.5.1 if语句
6.5.2 else语句
6.5.3 elseif语句
6.5.4 检查输入和输出参数的数量
6.5.5 字符串和条件语句
6.6 循环
6.6.1 for循环
6.6.2 break和continue语句
6.6.3 使用数组作为循环索引
6.6.4 隐含循环
6.6.5 使用逻辑数组作为掩码
6.6.6 while循环
6.7 switch结构
6.8 调试MATLAB程序
6.8.1 text菜单
6.8.2 debug菜单
6.8.3 使用断点
6.8.4 stack菜单
6.8.5 设置首选项
6.8.6 查找故障
6.8.7 设置断点
6.8.8 检查变量
6.8.9 改变工作空间
6.8.10 单步执行代码和继续执行
6.8.11 调试一个循环
6.9 应用实例——液面的计算
6.10 习题
第7章 MATLAB的符号处理
7.1 符号运算简介
7.1.1 符号对象
7.1.2 符号变量、表达式的生成
7.1.3 findsym函数和subs函数
7.1.4 符号和数值之间的转化
7.1.5 任意精度的计算
7.1.6 创建符号方程
7.2 符号表达式的化简与替换
7.2.1 符号表达式的化简
7.2.2 符号表达式的替换
7.3 符号函数图形绘制
7.3.1 符号函数曲线的绘制
7.3.2 符号函数曲面网格图及表面图的绘制
7.3.3 等值线的绘制
7.4 符号微积分
7.4.1 符号表达式求极限
7.4.2 符号微分
7.4.3 符号积分
7.4.4 级数求和
7.4.5 taylor级数
7.5 符号方程的求解
7.5.1 代数方程的求解
7.5.2 求解代数方程组
7.5.3 微分方程的求解
7.5.4 微分方程组的求解
7.5.5 复合方程
7.5.6 反方程
7.6 符号积分变换
7.6.1 符号傅立叶变换
7.6.2 符号拉普拉斯变换
7.6.3 符号z变换
7.7 maple函数的调用
7.7.1 maple函数的使用
7.7.2 mfun数的使用
7.8 符号函数计算器
7.8.1 单变量符号函数计算器
7.8.2 taylor逼近计算器
7.9 习题
第8章 MATLAB绘图
8.1 MATLAB图形窗口
8.1.1 图形窗口的创建与控制
8.1.2 图形窗口的菜单栏
8.1.3 图形窗口的工具栏
8.2 基本图形的绘制
8.2.1 二维图形的绘制
8.2.2 三维图形的绘制
8.2.3 图形的其他操作
8.3 特殊图形的绘制
8.3.1 条形图和面积图（bar and area graphs）
8.3.2 饼状图（pie charts）
8.3.3 直方图
8.3.4 离散型数据图
8.3.5 方向矢量图和速度矢量图
8.3.6 等值线的绘制（contour plots）
8.4 图形注释
8.4.1 添加基本注释
8.4.2 添加其他注释
8.5 三维图形的高级控制
8.5.1 查看图形
8.5.2 图形的色彩控制
8.5.3 光照控制
8.6 应用实例——地理数据可视化
8.7 习题
第9章 句柄图形
9.1 MATLAB的图形对象
9.1.1 root对象
9.1.2 figure对象
9.1.3 core对象
9.1.4 plot对象
9.1.5 annotation对象
9.1.6 group对象
9.2 图形对象的属性
9.3 图形对象属性值的设置和查询
9.3.1 属性值的设置
9.3.2 对象的默认属性值
9.3.3 属性值的查询
9.4 习题
第10章 gui设计
10.1 gui简介
10.1.1 gui简介
10.1.2 gui的可选控件
10.1.3 创建简单的gui
10.2 通过向导创建gui界面
10.2.1 启动guide
10.2.2 向gui中添加控件
10.2.3 创建菜单
10.3 编写gui代码
10.3.1 gui文件
10.3.2 响应函数
10.3.3 控件编程
10.3.4 通过guide创建gui实例
10.4 通过程序创建gui
10.4.1 用于创建gui的函数
10.4.2 程序创建gui示例
10.5 习题
第11章 simulink的建模与仿真
11.1 simulink简介
11.2 simulink模块库
11.2.1 连续模块（continuous）
11.2.2 非连续模块（discontinuous）
11.2.3 离散模块（discrete）
11.2.4 逻辑和位操作模块（logic and bit operations）
11.2.5 查表模块（lookup table）
11.2.6 数学模块（math operations）
11.2.7 模型检测模块（model verification）
11.2.8 模型扩充模块（model-wide utilities）
11.2.9 端口和子系统模块（port & subsystems）
11.2.10 信号属性模块（signal attributes）
11.2.11 信号线路模块（signal routing）
11.2.12 接收模块（sinks）
11.2.13 输入模块（sources）
11.2.14 用户自定义函数模块（user-defined functions）
11.3 simulink基本仿真建模
11.3.1 仿真框图
11.3.2 基本建模方法
11.3.3 simulink基本仿真建模实例
11.4 常见simulink模型
11.4.1 线性状态-变量模型
11.4.2 分段线性模型
11.4.3 传递-函数模型
11.4.4 非线性状态-变量模型
11.4.5 子系统
11.5 s函数设计与应用
11.5.1 s函数的介绍
11.5.2 s函数的调用
11.5.3 s函数设计
11.6 工程应用实例——车辆悬挂的仿真
11.7 习题
第12章 文件和数据的导入与导出
12.1 数据基本操作
12.1.1 文件的存储
12.1.2 数据导入
12.1.3 文件的打开
12.2 文本文件的读写
12.3 低级文件i/o
12.4 利用界面工具导入数据
12.5 习题
参考文献

前言/序言

《Python数据科学实战指南》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的Python数据科学学习路径。内容覆盖了数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析（EDA）、数据可视化、模型构建与评估，直至最终的模型部署与应用。本书强调理论与实践相结合，通过丰富的案例和代码示例，帮助读者掌握解决实际数据问题的关键技能。 第一部分：数据科学基础与Python环境搭建 在开始数据科学之旅之前，理解数据科学的核心概念和建立一个高效的开发环境至关重要。本部分将引导读者从零开始，逐步建立起对数据科学领域的认知，并为后续的学习打下坚实的基础。 数据科学概述： 我们将探讨数据科学的定义、发展历程、在不同行业的应用场景，以及数据科学家所需的关键技能。了解数据科学如何驱动创新和决策，将激发读者学习的兴趣和动力。 Python语言入门（面向数据科学）： 对于初学者，我们将重点介绍Python在数据科学中常用的核心语法和概念，如变量、数据类型（字符串、整数、浮点数、布尔值）、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数定义与调用。我们会特别强调列表、元组、字典和集合等数据结构的灵活运用，因为它们在数据处理中扮演着至关重要的角色。 必备Python库的安装与配置： Python之所以成为数据科学的首选语言，离不开其强大的第三方库生态系统。本节将详细指导读者安装和配置NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）、Matplotlib（数据可视化）和Scikit-learn（机器学习）等核心库。我们将演示如何使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境和库，确保读者能够搭建一个稳定且易于扩展的开发环境。 Jupyter Notebook/Lab的使用： Jupyter Notebook和JupyterLab是数据科学家常用的交互式开发环境。我们将介绍它们的安装、基本操作，以及如何利用Notebook的Markdown单元格进行文档记录，Cell执行，以及多语言支持等特性，使其成为代码编写、实验和演示的理想工具。 第二部分：数据处理与清洗——奠定数据分析的基石 原始数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性，直接用于分析将导致错误的结论。本部分将聚焦于数据处理和清洗的各个环节，确保数据的质量和可用性。 NumPy入门： NumPy是Python科学计算的基础，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。我们将学习NumPy数组的创建、索引、切片、变形、数学运算以及广播机制，为后续的Pandas数据处理打下基础。 Pandas核心：Series与DataFrame： Pandas是数据处理的瑞士军刀。我们将深入学习其两个核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格型数据结构）。通过丰富的示例，掌握Series和DataFrame的创建、索引、选择、过滤、排序、合并、连接等操作。 数据读取与写入： 实际数据往往存储在各种文件中，如CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。本节将教授如何使用Pandas高效地读取和写入不同格式的数据文件，包括处理编码问题、分隔符、文件头等常见场景。 数据清洗技巧： 处理缺失值： 学习识别和处理DataFrame中的缺失值（NaN），包括删除、填充（均值、中位数、众数、前后值填充）等策略。 处理异常值： 介绍检测和处理异常值的方法，如基于统计量（Z-score, IQR）的方法，以及可视化检测。 数据类型转换： 掌握如何将列的数据类型进行转换，例如从字符串转换为数值或日期时间格式。 重复值处理： 学习识别和删除DataFrame中的重复行。 文本数据处理： 介绍正则表达式在文本清洗中的应用，以及字符串方法的灵活运用，如分割、替换、大小写转换等。 数据变形与重塑： 学习使用Pandas的`pivot_table`、`melt`、`stack`、`unstack`等函数，将数据从宽表转换为长表，或从长表转换为宽表，以适应不同的分析需求。 分组与聚合： `groupby`是Pandas强大的数据聚合工具。我们将学习如何按一个或多个键对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数（如`sum`、`mean`、`count`、`max`、`min`、`agg`、`transform`），以获得数据的统计摘要。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化——洞察数据中的模式 探索性数据分析是理解数据、发现隐藏模式、识别变量间关系的关键阶段。数据可视化是EDA的有力工具，能够直观地呈现复杂的数据信息。 描述性统计： 使用Pandas的`describe()`方法，快速了解数据的中心趋势（均值、中位数）、离散程度（标准差、方差）、范围（最小值、最大值）以及分位数。 变量分布分析： 学习如何分析单个变量的分布，包括数值型变量的直方图、核密度估计图，以及类别型变量的条形图、饼图。 变量间关系分析： 散点图： 用于探索两个数值型变量之间的关系，识别线性、非线性关系、聚类和离群点。 箱线图（Box Plot）： 用于比较不同类别下数值型变量的分布，识别中位数、四分位数、离群点。 热力图（Heatmap）： 用于可视化变量之间的相关性矩阵，揭示变量间的强弱关联。 多变量可视化： 介绍如何使用颜色、大小、形状等视觉元素在二维图表中呈现第三个或更多变量的信息。 Matplotlib基础： Matplotlib是Python最常用的绘图库。我们将学习如何创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等，并掌握图表的定制，如设置标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等。 Seaborn高级可视化： Seaborn基于Matplotlib，提供了更美观、更高级的统计图形。我们将学习使用Seaborn创建更复杂的图表，如分布图、分类图、回归图、聚类图等，并探索其内置的精美配色方案和主题。 交互式可视化（可选）： 简要介绍Plotly或Bokeh等库，用于创建交互式的、可缩放的图表，提升用户体验。 第四部分：数据建模与机器学习——构建预测与分类模型 在充分理解数据后，我们可以利用机器学习技术来构建模型，以解决预测、分类、聚类等问题。本部分将重点介绍Scikit-learn库的使用。 机器学习基础概念： 介绍监督学习、无监督学习、半监督学习的区别。理解特征（Features）与目标变量（Target Variable）、训练集（Training Set）与测试集（Test Set）的概念。 特征工程入门： 特征选择： 介绍简单有效的特征选择方法，如基于相关性、信息增益等。 特征提取： 如主成分分析（PCA）用于降维。 特征缩放： 标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler），以消除不同特征量纲的影响。 编码分类变量： One-Hot Encoding（独热编码）和Label Encoding（标签编码）的处理。 监督学习模型： 回归模型： 线性回归（Linear Regression）： 学习其原理、实现以及模型评估指标（MSE, RMSE, R-squared）。 多项式回归（Polynomial Regression）： 处理非线性关系。 岭回归（Ridge）与Lasso回归（Lasso）： 学习L1/L2正则化在防止过拟合中的作用。 分类模型： 逻辑回归（Logistic Regression）： 经典的二分类模型。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于实例的学习。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 强大的分类器。 决策树（Decision Tree）： 直观的树状分类模型。 随机森林（Random Forest）： 基于集成学习的强大模型。 梯度提升模型（Gradient Boosting,如XGBoost, LightGBM）： 介绍其原理和应用。 模型评估与调优： 评估指标： 分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、AUC-ROC曲线；回归模型的MSE, MAE, R2。 交叉验证（Cross-Validation）： K折交叉验证，用于更可靠地评估模型性能。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）来寻找最佳模型参数。 无监督学习模型： 聚类算法： K-Means： 经典且常用的聚类算法。 DBSCAN： 基于密度的聚类算法。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 学习其原理和应用。 第五部分：实际项目案例与进阶主题 理论学习最终需要通过实践来巩固。本部分将通过几个典型的实际项目案例，展示如何将前面学到的技术串联起来，并引入一些进阶主题。 案例一：房价预测（回归问题）： 从数据加载、清洗、EDA、特征工程，到选择合适的回归模型（如线性回归、随机森林回归），进行模型训练、评估与调优。 案例二：客户流失预测（分类问题）： 演示如何处理不平衡数据集，进行特征工程，选择分类模型（如逻辑回归、随机森林），并使用合适的评估指标来评估模型性能。 案例三：电商用户行为分析（EDA与可视化）： 重点展示如何通过EDA和精美可视化来理解用户行为模式，发现潜在的增长点。 模型部署初步： 简要介绍如何将训练好的模型保存，并在新的数据集上进行预测。 大数据处理简介（可选）： 简要介绍Pandas在处理较大数据集时的性能瓶颈，以及可能遇到的分布式计算框架（如Spark）的解决方案。 深度学习入门简介（可选）： 简要介绍深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用，以及TensorFlow或PyTorch等框架的基本概念。 目标读者 本书适合以下读者： 希望学习Python数据科学的初学者。 有一定Python基础，但想系统学习数据分析和机器学习技术的开发者。 需要处理和分析数据的各领域从业人员，如市场分析师、金融分析师、生物信息学研究者、工程师等。 希望通过实际项目案例掌握数据科学技能的在校学生。 本书特色 系统性强： 内容覆盖数据科学的完整流程，循序渐进，逻辑清晰。 实践导向： 大量真实世界案例和代码示例，强调动手能力培养。 库的使用深入： 详细讲解NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等核心库。 易于理解： 语言通俗易懂，避免过多的理论术语，注重概念解释。 代码可执行： 所有代码示例都经过测试，读者可以轻松复现和修改。 通过学习本书，读者将能够独立完成从数据获取到模型应用的全过程，并具备解决实际数据问题的能力，为在数据科学领域深入发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最关心的就是它的语言风格是否易于理解。我不是计算机专业的学生，之前对编程的接触也很有限，所以对于一些晦涩的术语和过于理论化的讲解会感到头疼。我希望这本书能够用一种非常通俗易懂的语言来解释MATLAB的概念，就像一位经验丰富的老师在耐心指导我一样。我特别希望它能包含大量的实例，并且这些实例的难度是循序渐进的，能够让我从模仿开始，逐步过渡到自己动手解决问题。我想要看到清晰的代码示例，并且附带详细的解释，说明每一行代码的作用，以及为什么这么写。如果书中还能提供一些练习题，并且最好有答案解析，那就太棒了！这样我才能检验自己的学习成果，及时发现并纠正错误。我希望通过这本书，我能够真正掌握MATLAB的基本使用方法，并且能够独立完成一些简单的数值计算和数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我挺喜欢的，看起来就非常专业，而且那种沉稳的蓝色调也很符合我对于“基础”和“教程”的期待。我一直想学习MATLAB，但又觉得这个软件听起来有点高深，不知道从何下手。我之前也翻过一些资料，但总感觉杂乱无章，不成体系。这本书的标题《MATLAB基础教程》给了我一种踏实感，我希望能通过它建立起一个扎实的MATLAB知识框架。我非常看重内容的系统性和循序渐进性，希望它能够从最基本的操作讲起，逐步深入，让初学者能够真正理解每一个概念，而不是死记硬背。我期待它能够涵盖MATLAB的常用界面介绍，各种基本的数据类型和变量的定义与操作，以及最基础的绘图功能。如果还能对一些常见的数学运算和函数进行详细的解释，那就更好了。毕竟，MATLAB最核心的优势就在于其强大的数值计算能力，所以我希望这本书能够打牢我在这方面的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对MATLAB充满好奇的初学者，我希望能在这本《MATLAB基础教程》中找到一条清晰的学习路径。我希望它能够从最基础的概念开始，循序渐进地引导我进入MATLAB的世界。我期待它能够详细介绍MATLAB的开发环境，包括命令窗口、编辑器、工作区等各个组成部分的功能和使用方法。更重要的是，我希望能学习到如何使用MATLAB进行编程，包括编写脚本、函数，以及如何控制程序的流程，比如使用条件语句和循环语句。我相信，掌握了这些编程基础，我才能更好地利用MATLAB的强大功能。这本书是否能够帮助我建立起良好的编程习惯，并且让我能够写出简洁、高效的代码，是我非常关注的。我希望它能成为我学习MATLAB的起点，为我今后更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它的内容非常扎实。我看到目录里涵盖了很多我一直想了解的MATLAB功能。我最感兴趣的是它关于矩阵运算和数组处理的章节，因为我知道这是MATLAB的核心优势所在。我希望这本书能够详细解释如何创建、操作和管理矩阵和数组，以及如何利用MATLAB内置的各种函数进行高效的矩阵运算。此外，我对于MATLAB的可视化能力也非常期待。我希望书中能够教授我如何使用MATLAB绘制各种类型的图表，比如二维图、三维图、散点图、柱状图等等，并且能够详细介绍如何自定义图表的样式，使之更具表现力。能够将我的数据以清晰、美观的方式呈现出来，这对于我的报告和演示来说非常重要。这本书能否帮助我达到这个目标，是我非常看重的。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书是因为我对MATLAB在科学计算领域的应用非常感兴趣。我是一名研究生，在我的研究方向中，经常需要进行数据处理、模拟仿真和结果可视化。我听说MATLAB在这方面有着非常强大的能力，但一直没有机会系统地学习。我希望这本《MATLAB基础教程》能够帮助我快速入门，并且让我能够理解MATLAB是如何解决实际科学问题的。我非常期待书中能够介绍一些与科学计算相关的MATLAB工具箱，比如信号处理、图像处理或者优化工具箱等。即使不能深入讲解，我也希望能够对这些工具箱有一个初步的了解，知道它们能做什么，以及在什么场景下可以使用。如果书中还能提供一些关于如何利用MATLAB进行数据分析和建模的案例，那就更好了，这将极大地帮助我将所学知识应用到我的研究中，提升我的科研效率。

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数据导i入

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(98%好评)

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6.g8.8

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还好，没觉得跟其他的有什么区别

评分☆☆☆☆☆

6.2.1

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MATLAB图形窗口

评分☆☆☆☆☆

物流很快，快递小哥服务态度也很热情，我给五星好评！

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还没有开始学习，书应该是不错的