正版 MATLAB基础及实验教程 杨成慧 北京大学出版社 MATLAB编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 杨成慧
• 北京大学出版社
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店铺： 北京新脚步图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030305428

商品编码：26763114069

丛书名： MATLAB编程

开本：16

出版时间：2011-04-01

基本信息

• 出版社: 北京大学出版社; 第1版 (2013年11月30日)
• 平装: 273页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787301230220
• 条形码: 9787301230220
• 商品尺寸: 25.6 x 18.2 x 1.4 cm
• 商品重量: 458 g
• 品牌: 北京大学出版社
• ASIN: B00GRP1E70

商品描述

编辑推荐

杨成慧等编著的《MATLAB基础及实验教程》主要介绍MATLAB 7．0的基本功能，包括MATLAB 7．0在数值计算、符号运算和图形处理方面的常用功能。全书共分为10章，第1章介绍MATLAB操作基础；第2章介绍MATLAB矩阵及其运算；第3章介绍MATlLAB程序设计；第4章介绍MATLAB文件操作；第5章介绍MATLAB符号运算；第6章介绍MATLAB绘图；第7章介绍MATLAB在自动控制中的应用；第8章介绍MATLAB图形句柄；第9章介绍MATLAB图形用户界面设计；第10章介绍Simulink动态仿真集成环境。本书简单易学，案例丰富，适合广大的大学生和自学者使用，具有很强的实用性。 

目录

第1章 MATLAB操作基础
1.1 MATLAB概述
1.1.1 MATLAB的发展
1.1.2 MATLAB的主要功能
1.1.3 MATLAB的功能演示
1.2 MATLAB的开发环境
1.2.1 菜单和工具栏
1.2.2 熟悉MATLAB的Desktop操作桌面
1.3 MATLAB集成环境
1.3.1 命令窗口
1.3.2 当前目录窗口和搜索路径
1.3.3 命令历史记录窗口
1.3.4 启动平台窗口和Start按钮
1.4 MATLAB帮助系统
习题一
实验一 MATLAB的安装与卸载、启动与退出
第2章 MATLAB矩阵及其运算
2.1 变量和数据操作
2.2 MATLAB矩阵
2.2.1 矩阵的建立
2.2.2 矩阵的拆分
2.2.3 特殊矩阵
2.3 MATLAB运算
2.3.1 算术运算
2.3.2 关系运算
2.3.3 逻辑运算
2.4 矩阵分析
2.5 矩阵的函数
2.6 字符串
2.7 结构数据和单元数据
2.8 稀疏矩阵
习题二
实验二 MATLAB中矩阵及其运算
第3章 MATLAB程序设计
3.1 M文件
3.1.1 M文件概述
3.1.2 M文件的建立与打开
3.2 程序控制结构
3.2.1 顺序结构
3.2.2 选择结构
3.2.3 循环结构
3.3 函数文件
3.4 程序举例
3.5 程序调试
习题三
实验三 选择结构和循环结构的程序设计
第4章 MATLAB文件操作
4.1 文件的打开与关闭
4.2 文件的读写操作
4.3 数据文件定位
习题四
实验四 函数文件
第5章 MATLAB符号运算
5.1 符号运算简介
5.1.1 符号变量、表达式的生成
5.1.2 findsym函数和subs函数
5.1.3 符号和数值之间的转化
5.1.4 任意精度的计算
5.1.5 创建符号方程
5.2 符号表达式的化简与替换
5.2.1 符号表达式的化简
5.2.2 符号表达式的替换
5.3 符号微积分
5.3.1 符号表达式求极限
5.3.2 符号微分
5.3.3 符号积分
5.3.4 级数求和
5.3.5 Taylor级数（泰勒级数）
5.4 符号线性代数
5.4.1 基本符号运算
5.4.2 矩阵的特征值分解
5.4.3 Jordon标准型
5.4.4 奇异值分解
5.5 符号方程的求解
5.5.1 代数方程的求解
5.5.2 求解代数方程组
5.5.3 微分方程的求解
5.5.4 微分方程组的求解
5.5.5 复合方程
5.5.6 反方程
5.6 符号积分变换
5.6.1 傅里叶(Fourier)变换及其逆变换
5.6.2 符号拉普拉斯(Laplace)变换及其逆变换
5.6.3 符号Z变换及其逆变换
习题五
实验五 MATLAB的符号运算
第6章 MATLAB绘图
6.1 绘制二维数据曲线图
6.2 其他二维图形
6.3 隐函数绘图
6.4 三维图形
6.5 图形修饰处理
6.6 图像处理与动画制作
习题六
实验六 绘图操作
第7章 MATLAB在自动控制中的应用
7.1 控制系统模型
7.2 系统的时间响应分析
7.3 根轨迹设计方法
7.4 频率特性分析
7.5 系统稳定性分析
7.5.1 系统稳定性分析的MATLAl实现
7.5.2 用根轨迹法判别系统稳定性
7.5.3 频率法判别系统稳定性
7.5.4 其他函数用法
7.6 系统的设计与校正
习题七
实验七 在控制系统中MATLAB的应用
第8章 MATLAB图形句柄
8.1 图形对象及其句柄
8.2 图形对象属性
8.3 图形对象的创建
习题八
实验八 图形句柄操作
第9章 MATLAB图形用户界面设计
9.1 菜单设计
9.2 对话框设计
9.3 图形用户界面设计工具
9.3.1 图形用户界面设计窗口
9.3.2 对象属性查看器
9.3.3 菜单编辑器
9.3.4 位置调整工具
9.3.5 对象浏览器
9.3.6 Tab顺序编辑器
习题九
实验九 菜单与对话框设计
第10章 Simulink动态仿真集成环境
10.1 Simulink操作基础
10.2 系统仿真模型
1 0.2.1 Simulink的基本模块
10.2.2 模块的编辑
10.2.3 模块的连接
10.2.4 模块的参数和属性设置
10.3 系统的仿真
10.3.1 设置仿真参数
10.3.2 启动系统仿真与仿真结果分析
10.3.3 系统仿真实例
10.4 使用命令操作对系统进行仿真
10.5 子系统及其封装技术
10.5.1 子系统的建立
10.5.2 子系统的条件执行
10.5.3 子系统的封装
习题十
实验十Simulink的应用
参考文献

Python数据科学实战指南 内容简介： 本书是一本面向初学者的Python数据科学入门实践教程，旨在帮助读者快速掌握数据科学的核心概念、工具和技术，并将其应用于解决实际问题。全书围绕着数据科学的工作流程，从数据获取、数据清洗、数据探索、数据可视化到模型构建与评估，循序渐进地讲解Python在各个环节的应用。 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 在进入数据科学领域之前，扎实的Python基础是必不可少的。本部分将首先介绍Python语言的基本语法、数据类型、控制流、函数以及面向对象编程等核心概念，帮助读者建立坚实的编程基础。随后，将详细指导读者如何搭建Python数据科学开发环境，包括安装Python解释器、Anaconda发行版，以及常用的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。我们会介绍如何使用Jupyter Notebook或JupyterLab进行交互式编程和数据探索，并讲解一些基本的IDE使用技巧。 第二部分：数据获取与预处理 真实世界的数据往往是杂乱无章的，有效的获取和清洗是数据科学项目成功的关键。本部分将深入讲解如何使用Pandas库来读取和处理各种格式的数据，包括CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。我们将学习如何进行数据筛选、排序、合并、分组聚合等操作，解决数据中的缺失值、重复值、异常值问题。此外，还会介绍数据类型转换、字符串处理、日期时间处理等常用的数据清洗技术，确保数据的高质量和可用性。 第三部分：探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析是理解数据、发现模式、形成假设的重要环节。本部分将重点介绍如何使用NumPy进行数值计算，以及如何利用Pandas进行数据分析。我们将学习如何计算描述性统计量，如均值、中位数、标准差、方差等，以了解数据的中心趋势和离散程度。通过数据透视表、分组聚合等功能，我们将深入挖掘数据之间的关系。同时，本部分还将引入Matplotlib和Seaborn库，教授读者如何创建各种统计图表，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，以直观地展现数据特征和分布，帮助我们发现潜在的洞察。 第四部分：数据可视化 强大的数据可视化能力能够将复杂的数据转化为易于理解的图形，极大地提升沟通效率和决策质量。本部分将系统地介绍Matplotlib和Seaborn库的高级用法，教读者创建具有专业水准的可视化图表。我们将学习如何自定义图表元素的样式，如颜色、字体、标签、标题等，以及如何绘制更复杂的图表，如多子图、组合图、地理空间图等。通过案例演示，读者将学会如何根据不同的分析目的选择合适的可视化方法，从而更有效地传达数据信息。 第五部分：机器学习基础与模型构建 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本部分将介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。我们将重点讲解如何使用Scikit-learn库构建和训练各种经典的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。每个模型都会通过具体的数据集进行演示，涵盖模型选择、特征工程、参数调优、模型训练和预测的完整流程。 第六部分：模型评估与优化 构建模型仅仅是第一步，评估模型的性能并进行优化同样至关重要。本部分将深入讲解各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并教授读者如何根据问题的类型选择合适的评估指标。我们还将探讨过拟合和欠拟合问题，并介绍交叉验证、正则化、网格搜索等常用的模型优化技术，帮助读者构建泛化能力更强的模型。 第七部分：实战项目演练 理论结合实践是掌握数据科学技能的最佳途径。本书的最后一章将通过几个贴近实际应用的项目，巩固读者在前面章节中学到的知识。这些项目可能涵盖客户流失预测、房价预测、文本情感分析等常见的数据科学应用场景。通过完整的项目演练，读者将亲身体验从数据收集到最终模型部署的完整过程，进一步提升解决实际问题的能力。 本书特色： 体系化： 紧密围绕数据科学工作流程，逻辑清晰，内容全面。 实践导向： 大量代码示例和实战案例，强调动手实践。 易于理解： 语言通俗易懂，适合初学者入门。 技术前沿： 涵盖Python数据科学领域的常用工具和技术。 案例丰富： 所选案例具有代表性，能够触及常见的数据科学应用。 通过阅读本书，您将能够熟练运用Python进行数据科学相关的各项工作，为进一步深入学习和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对MATLAB的兴趣源于对算法和数学建模的探索，因此在选择教材时，我倾向于那些既能讲解理论又能指导实践的书籍。《正版 MATLAB基础及实验教程》这本书，由杨成慧老师撰写，北京大学出版社出版，仅仅从书名就能感受到其严谨和专业。我特别看重的是它在“实验教程”这方面的设计。我一直认为，学习编程类技术，动手实践是关键。这本书的实验部分，我希望能看到的是那种能够引导我逐步掌握核心概念，并能独立完成一些小项目的练习。从我了解到的信息来看，这本书的内容应该非常全面，从最基础的变量、运算符，到复杂的矩阵运算、函数定义，再到数据可视化和GUI设计，应该都有涉及。我特别期待的是书中关于“MATLAB编程”的章节，希望能看到如何编写出高效、易懂的M文件，以及如何利用MATLAB的脚本和函数来解决实际的工程问题。我希望这本书能给我提供一个清晰的学习路径，让我在掌握MATLAB基本操作的同时，也能学会如何用它来解决我感兴趣的数学建模和算法实现问题。初步了解下来，这本书似乎是我的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经在使用MATLAB进行一些数据分析工作的研究者，我一直在寻找能够拓展我应用范围、提升我编程效率的书籍。偶然间看到了《正版 MATLAB基础及实验教程》，杨成慧老师的作品，加上北京大学出版社的背景，让我对这本书的内容有了较高的期待。我主要关注的是其在高级应用和算法实现方面的深度。这本书在基础部分的处理上，虽然对于我来说有些内容是复习，但其严谨的论述和深入的剖析，还是让我有所收获，比如对某些内置函数的底层原理有了更清晰的认识。更令我惊喜的是，书中对一些工程领域常用的工具箱进行了介绍，并且提供了不少实际案例，这对于我将MATLAB应用于更复杂的科研项目具有指导意义。我尤其看重书中关于“MATLAB编程”这部分的阐述，它不仅仅是讲解语法，更重要的是如何构建高效、可读性强的代码，以及如何利用MATLAB的强大功能来解决实际问题。书中提供的各种编程技巧和设计模式，我相信能够帮助我优化现有的代码，并为我开发新的算法模块打下坚实基础。总的来说，这本书在满足我已有知识需求的同时，还提供了不少进阶的思路和方法，是一本值得深入研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据科学和量化分析充满好奇的爱好者，一直想找一本能够带我入门MATLAB的书籍。《正版 MATLAB基础及实验教程》这本书，杨成慧老师主编，北京大学出版社发行，其明确的“基础”和“实验教程”导向，让我觉得非常适合我这样的新手。我希望能在这本书中找到清晰易懂的入门指导，从最基础的命令窗口操作，到变量、数据类型、表达式这些基本概念。更重要的是，我非常期待书中的“实验教程”部分。我希望它能提供一些实际操作的例子，让我能够边学边练，逐步熟悉MATLAB的各种功能。特别是关于数据可视化和图表绘制的部分，我希望能够学会如何将我的数据通过图表直观地展现出来，这对我理解和分析数据非常有帮助。我对“MATLAB编程”这部分也有很高的期待，希望能学习到如何编写简单的脚本，以及如何利用MATLAB来解决一些基础的计算和分析问题。这本书给我的感觉是，它能够提供一个扎实的起点，让我能够信心满满地开启我的MATLAB学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入科学研究领域的学生，掌握一门强大的工程计算软件是必不可少的。《正版 MATLAB基础及实验教程》这本书，由北京大学出版社出版，杨成慧老师编写，因其“基础”和“实验教程”的定位，引起了我的关注。我希望通过这本书，能够系统地学习MATLAB的各项功能，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我尤其看重的是书中对MATLAB编程技巧的讲解。我了解到，MATLAB不仅仅是一个计算工具，更是一个强大的编程环境。我希望这本书能够教会我如何有效地利用MATLAB来编写程序，实现复杂的算法，以及如何进行数据处理和结果分析。从我对这本书的初步印象来看，它似乎非常注重理论与实践的结合，通过大量的实例和实验，帮助读者理解抽象的概念。对于我这样初学者来说，这种循序渐进的学习方式非常友好。我希望能通过这本书，不仅学会MATLAB的基本操作，更能掌握其编程思想，为将来的学术研究做好准备。

评分☆☆☆☆☆

初次接触MATLAB，我希望能找到一本既能系统讲解基础知识，又能通过实践加深理解的书籍。搜索过程中，看到《正版 MATLAB基础及实验教程》这本由北京大学出版社出版，杨成慧老师编写的书籍，名字就显得非常扎实，"基础"和"实验教程"的组合，让我对它寄予了厚望。拿到书后，我迫不及待地翻阅。首先映入眼帘的是清晰的目录结构，涵盖了从基本语法、数据类型到图形绘制、函数编写等一系列MATLAB的核心内容。书中的例子设计得非常贴近实际应用，不是那种空泛的理论堆砌，而是能够让你在动手操作中体会到MATLAB的强大之处。特别是那些实验部分，作者似乎精心设计了多个循序渐进的练习，引导读者一步步搭建起自己的MATLAB知识体系。我尤其关注了书中关于数值计算和信号处理的部分，这是我学习MATLAB的主要目的。从我的初步浏览来看，这部分内容的讲解思路清晰，理论结合实际，而且考虑到初学者可能遇到的困难，书中也提供了一些调试和优化的小技巧，这对我来说是雪中送炭。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、系统且实用，非常适合我这样需要从零开始、扎实掌握MATLAB基础的学习者。