MATLAB 向量化编程基础精讲 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马良，祁彬彬著

图书标签:

MATLAB
向量化
编程
基础
数值计算
科学计算
算法
工程
优化
效率

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到静思书屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512422094

版次：1

商品编码：12054217

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

具体描述

编辑推荐

　　关于MATLAB编程，关于Mathworks官方的Cody，如果您希望有所了解并和全世界的高手“肩并肩”，这本书一定能不负你望。两位作者在各大MATLAB论坛任版主多年，都是MATLAB骨灰级用户，他们用平实的语言，剖析MATLAB的本质和系列编程技巧，因此，编程在这本书里是有趣的，让人欲罢不能的。MATLAB中文论坛为本书设有专门的交流版块，您有任何与本书有关的疑问，敬请来询。

内容简介

　　《MATLAB 向量化编程基础精讲》使用MATLAB新版本2016a，拣选Mathworks官方群组Cody中一些有趣的代码问题，分6章讲解这些优秀示例代码中使用数组、字符串操作、正则表达式以及匿名函数等方面的MATLAB编程技巧，并对其中较为典型和精彩的用法做扼要点评，对一些复杂思路或代码的细节和步骤，还逐一展开了延伸分析，使学习MATLAB编程的用户，能迅速体会MATLAB矢量化编程语言的基本特色。

　　本书适合所有MATLAB编程爱好者和使用MATLAB的不同专业大学生阅读，还可供研究生、科研工作人员及高校教师参考。

作者简介

　　马良，祖籍甘肃临洮，任教于新疆工程学院，副教授，东北大学博士研究生。自从2003年接触MATLAB后，便沉迷其中，虽闭门造车经年，但对MATLAB语言的喜好未改。作为普通高校教师，在平时的教学中，一直不遗余力地推广使用MATLAB更好地完成专业教学、学习和科研工作。

　　祁彬彬,毕业于中国石油大学(北京)地球探测与信息技术专业，毕业后一直从事石油软件研发工作。曾多次参加数学建模比赛，并获得全国一等奖、二等奖多次。近10年来，一直活跃在MATLAB的各大论坛，担任版主职务。在MATLAB官方的Cody程序解答活动中，目前排名全球第二。

内页插图

前言/序言

　　学习MATLAB，从来不是“学习MATLAB”这么简单。

　　从一开始，对它的学习就和所学专业领域的相关理论同步，在学习阶段对它们的理解又交错生长、相互促进。毫无疑问,专业问题的研究处于核心主体地位，它高于对一个具体工具软件的钻研，但我们往往需要让公式、语言描述等，能以MATLAB作为媒介，解释、模拟、甚至预测事物运转的规律和真相。但这对于多数未必见长于编程的工程师，或者非计算机专业的高校大学生，具有一定的挑战性。

　　所以这时，学习方法就显得更加重要，人常说“工欲善其事，必先利其器”，可遇到的麻烦却往往是“器利，工未驭之以确法，致事不善”。层出不穷、匪夷所思的代码问题，往往是学习MATLAB伊始，没养成良好的编程习惯、没按正确方法发挥MATLAB特点所致。“良好习惯”或“正确方法”，并不仅仅是“每行代码都加注释”、“写一行隔个空行”等，当然，良好的编程习惯对代码后期维护调试大有好处，但这不是本书重点探讨的问题。我们要说的是：深入了解乃至掌控MATLAB函数，达到有效、简捷地用代码解决问题之目标。要达到这样的程度，恐怕要从调用方式到搭配组合再到执行效率，完整透彻理解MATLAB一些常用函数命令后，才能做到。很多人以为不难，认为看看命令帮助，学几个常见调用格式，写出程序，没有红色出错警示，就算大功告成了。

　　真是这样吗？举例而言：其实相当一部分用过MATLAB软件，哪怕使用多年的用户，对MATLAB的常用命令也都未必谈得上熟悉。不信？不妨试试下面这个对带有“非数”的数列求和的问题：

　　源代码1:带有非数时的求和

　　1 >> a=[1:5,NaN,7]

　　2 a =

　　3 1 2 3 4 5 NaN 7

　　4 >> sum(a)

　　5 ans =

　　源代码1 说明，当元素序列中存在特殊元素“NaN”时，原有的代数运算规则将发生变化，比如：NaN+1=NaN，NaN+inf=NaN(NaN的详细介绍见1.11.2 小节)。但在实际运算中这往往没有意义，我们可能更多需要的是统计除“NaN”之外的其他元素之和。

　　很多人想到循环遍历判断每个元素是否为“NaN”：

　　源代码2:除“NaN”以外元素的求和——方法1

　　1 for i=1:length(a)

　　2 if isnan(a(i))

　　3 a(i)=0;

　　4 end

　　5 end

　　6 Result=sum(a)

　　源代码2 用循环遍历序列的每个元素，通过命令isnan判断每个元素是否为“NaN”，如果是用0替换，最后求和。

　　对于没怎么接触过MATLAB的读者而言，源代码2 貌似不错：一个程序用到循环、判断两种流程，甚至还有isnan这样“高端大气上档次”的逻辑命令。但更加了解MATLAB矢量化操作的用户都知道，函数isnan支持矢量化逻辑操作，循环、判断流程可以全部去掉。

　　源代码3:除“NaN”以外元素的求和——方法2

　　1 a=[1:5,NaN,7];

　　2 Result=sum(a(~isnan(a)))

　　当然，在已知数组确定为正的情况下，isnan可用大于零的逻辑判断：(=0)代替，这是针对具体问题的特殊构造。

　　到此，即使具有一定MATLAB使用经验的读者，可能都会认为已经简无可简了，但重读求和命令sum后，你会发现MATLAB给这个使用频率最高的函数，悄然加上了后置辨识参数“nanflag”，专门用于判定数组或者矩阵求和过程是否应当略过“非数”。它有两个选项：“{'includenan'}|'omitnan'”，花括号内的是默认值，这也是为什么直接对数组求和而得到的结果却是“NaN”的原因，所以用sum求和时，把“nanflag”后置识别参数换为第二项，也就是“'omitnan'”，可直接得解。

　　源代码4:除“NaN”以外元素的求和——方法3

　　1 a=[1:5,NaN,7];

　　2 Result=sum(a,'omitnan')

　　是不是更简单了呢？我们可以举一反三，不仅求和函数，在max、min、mean、std、cov等不少经常使用的命令中也有类似的“非数”辨识参数选项，有兴趣的话可以在帮助中搜索“nanflag”查看更详细的内容。仍以sum命令为例，有点基础的读者都知道MATLAB中的运算是以列为第一方向的，所以sum对于矩阵是按列求和的，如果要求按行求和，很多人会习惯性地先转置再求和：

　　源代码5:矩阵按行求和——方法1

　　1 >> a=randi(10,4)

　　2 a =

　　3 9 7 10 10

　　4 10 1 10 5

　　5 2 3 2 9

　　6 10 6 10 2

　　7 >> sum(a')

　　8 ans =

　　9 36

　　但sum函数中有一个维度指定的后缀参数“dim”，就省去了从外部转置的步骤：

　　源代码6:矩阵按行求和——方法2

　　1 >> sum(a,2)

　　2 ans =

　　3 36

　　4 26

　　5 16

　　6 28

　　源代码6 中通过第2 个参数指定了求和方向为第2 维度，即列方向。

　　一些读者觉得两种方法其实一样，第2种方法无非在内部做转置，与单独在外部做转置的方法“殊途同归”。这里要指出的是，两种方法原理上有很大区别：一方面，强调尽可能多运用相对高效的内置函数，能在内部解决的问题尽量不放在函数外部；另一方面，也是更重要的，当矩阵维度进一步扩展时，前一种方法自动失效，比如对三维矩阵(× n × )，如需按第3维度求和，则可深入到元素做遍历循环：

　　源代码7:三维矩阵按“页”求和——方法1

　　1 a=randi(10,4,4,2);

　　2 for i=1:size(a,1)

　　3 for j=1:size(a,2)

　　4 Result(i,j)=a(i,j,1)+a(i,j,2);

　　5 end

　　6 end

　　7 Result

　　如果知道高低维索引转换命令ind2sub的用法，则二重循环降至一重也未尝不可：

　　源代码8:三维矩阵按“页”求和——方法2

　　1 a=randi(10,4,4,2);

　　2 for i=1:numel(a(:,:,1))

　　3 [I,J]=ind2sub(size(a(:,:,1)),i);

　　4 Result(I,J)=a(I,J,1)+a(I,J,2);

　　5 end

　　6 Result

　　不过在循环机制下，还是按页整体求和相对直观和高效，毕竟MATLAB支持同维矩阵元素的对位相加：

　　源代码9:三维矩阵按“页”求和——方法3

　　1 a = randi(10,4,4,2);

　　2 Result = a(:,:,1);

　　3 for i = 2 : size(a,3)

　　4 Result = Result + a(:,:,i);

　　5 end

　　6 Result

　　若对多维矩阵操作命令有一定基础，则把数据按问题要求变维再求和也能达到要求：

　　源代码10:三维矩阵按“页”求和——方法4

　　1 squeeze(sum(permute(a,[3,2,1])))'

　　在源代码10 中，按照sum的求和顺序，先用permute重排多维数组求和，再用squeeze压缩多维矩阵还原为结果。上述对多维矩阵在高维度上的求和，明显感到循环遍历元素、变维等办法都很繁琐，其实只要更改sum默认维度参数“dim”，源代码710遇到的问题就都能避免：

　　源代码11:三维矩阵按“页”求和——方法5

　　1 sum(a,3)

　　如果对MATLAB的cell数据结构理解更多一些，则会发现一些涉及cell数据结构的命令也具有数据打乱重组的方式，求和则可通过cellfun函数调用求和句柄对归并数据完成操控：

　　源代码12:三维矩阵按“页”求和——方法6

　　1 cellfun(@sum,num2cell(a,3))

　　以上是求和命令sum的应用示例，此外，分析时间序列的工具箱(FinancialToolbox)函数nansum同样可以指定维度，并自动忽略数据中的“NaN”求和，感兴趣的读者可在“帮助”中查看。另外，如果今后对MATLAB函数有了更深入透彻的认识，涉及数据的重组归并还可参照accumarray、splitapply等函数。

　　从上述矩阵求和例子能看出：一方面，掌握MATLAB函数是长期累积的过程，很多甚至是十分常见的命令，其调用方法也会随版本更替不断“进化”，需要不断学习和体会，并没有一劳永逸的捷径；另一方面，不少省时省力的扩展方法也说明，钻研内置函数是有潜力可挖的。此外，也建议读者朋友在条件允许的情况下，尽量使用新版本，因为每次新版本对一些命令调用格式的微调，往往给MATLAB编程工作带来意想不到的切实便利。

　　鉴于此，我们决定尝试总结一些函数综合运用的心得体会，帮助大家有针对性地训练在MATLAB中操控数组和字符串的技巧，以具体问题为导向，尽量贴近实战环境，把复杂问题的运算过程，分解成多个简单的“代码步”，由浅入深，逐步解释命令的组合与搭配思路，使问题化繁为简、读者容易理解，并举一反三，对MATLAB命令在具体环境中的用法有更深一层的体悟。

　　要写出好的代码，首先要能欣赏好的代码。本书中所选择的问题，大多来自Cody（Math-works公司主页上一个用MATLAB编程解决小问题的社区群体），在每个问题后，我们都给出了多种解决代码，以及关键窍要处的点评和注解，读者可以通过这些代码，洞见函数细微处控制的精妙“杀招”，开阔代码编写思路。相信打好这个基础，将为大家今后使用工具箱命令或自编函数，以高效简捷地解决专业上的具体问题，节省大量时间和精力！我想，随着代码欣赏力的提高，佐以适当练习，慢慢地您也能写出优雅如诗的MATLAB程序，到那时您就会发现写MATLAB代码解决问题的过程，居然充满了令人愉快的成就感！

　　我想，这就是我们写书的初衷和最终目的。

　　沟通和交流也是开阔MATLAB代码视界的有效途径，三人行必有我师，为与读者朋友们方便地交流和互相学习，本书在MATLAB中文论坛专设了交流版面（网址：http://www. ilovematlab.cn/forum-260-1.html），如果在阅读本书和运行代码过程中，您有任何问题，欢迎来和我们互动讨论。同时，由于时间仓促，水平有限，书中难免有错误和疏漏，如果您发现有任何问题，请在本书的勘误网址（http://www.ilovematlab.cn/thread-489591-1-1.html）提出，我们会尽快改正。

　　最后，我们感谢在本书内容上和求解代码中贡献智慧的Cody社区的兄弟姐妹，这些无名英雄默默的努力，正成为后人在黑暗中摸索MATLAB技巧的指路明灯。真诚感谢在探索MATLAB技巧的十几年的学习过程中，因网络结识的吴鹏、李国栋、谢中华、刘亚龙、黄源、刘鹏、LYCao等朋友，以及一直致力于推广MATLAB应用的麦客技术联盟，在本书撰写过程中，得到了你们很多宝贵的建议和意见。感谢北京航空航天大学出版社的编辑一直以来的帮助和鼓励。作者马良感谢母亲柳天毅长期的关心照顾，弟弟马强、好友王华和周兆军等一直以来在精神上的鼓励和支持；作者祁彬彬感谢身后一直默默支持自己的爱人邵冰华。同时，对马文涛、韩风霞、张致旭、窦婷、李伟东、安超、宋曦尧、赵昱杰、张国锋、孔祥松、魏志勋、徐浩鹏、丁洋、刘晨、门特、李曼茹、李森、李平、张超、谷翔、郑瑞峰、江海翔、李凯琪、殷凯、富文莲、褚传乐、孙海龙、吕晓龙、郭智鹏、曹璐、刘凯、支铁城等人在平时工作上的支持，也表示衷心的感谢。

现代科学计算的利器：MATLAB 向量化编程入门与实战内容梗概本书旨在带领读者系统地掌握 MATLAB 向量化编程这一核心技能，从而显著提升计算效率、代码简洁性和可读性。通过深入浅出的讲解和丰富的实战案例，读者将理解向量化编程的本质，学会如何摆脱低效的循环结构，运用 MATLAB 内置的强大函数库，高效处理大规模数据，解决复杂的科学计算问题。本书强调从概念理解到实际应用，循序渐进，为希望在工程、科学研究、数据分析、信号处理、图像处理、金融建模等领域提升 MATLAB 应用水平的读者提供一条清晰的学习路径。内容详情第一部分：向量化编程的基石第一章：MATLAB 基础回顾与向量化思维的引入 MATLAB 交互式环境与基本语法：快速回顾 MATLAB 的基本操作，包括变量定义、数据类型、常用命令，为后续内容打下基础。矩阵与向量的强大之处：深入阐述 MATLAB 以矩阵和向量为核心的数据结构，揭示其在数学运算中的天然优势。低效循环的瓶颈：通过对比分析，直观展示传统逐元素迭代（例如 `for` 循环）在处理大规模数据时存在的效率低下、代码冗长等问题。向量化编程的本质：清晰界定向量化编程的概念，强调其核心在于利用 MATLAB 提供的内置函数和操作符，对整个数组（向量、矩阵、多维数组）进行一次性运算，而非逐个元素处理。向量化带来的好处：详细阐述向量化编程的优势，包括：速度提升：MATLAB 的向量化函数通常用 C 或 Fortran 语言编写，执行速度远超 M 语言编写的循环。代码简洁：用一行向量化代码替代多行循环，大大缩短代码长度，提高可读性。可维护性增强：简洁的代码更容易理解、调试和修改。减少内存开销：避免了在循环中频繁创建和销毁临时变量。向量化编程的适用场景：列举向量化编程在不同科学计算领域中的广泛应用，激发读者的学习兴趣。第二章：MATLAB 核心数据结构与基本操作向量的创建与访问：详细介绍创建各种类型向量（行向量、列向量）的方法，如直接赋值、冒号运算符、`linspace`、`logspace` 等。讲解如何通过索引、逻辑索引、名称索引（适用于结构体数组）等方式高效访问和修改向量元素。矩阵的创建与操作：深入讲解矩阵的创建方式，包括直接赋值、`zeros`、`ones`、`eye`、`rand`、`randn` 等函数，以及矩阵的转置、维度操作（`size`、`length`、`numel`、`reshape`）。多维数组的初步认识：介绍三维及以上数组的概念，以及基本的创建和访问方式，为后续处理更复杂数据结构做铺垫。基本算术运算符：复习 MATLAB 的加、减、乘、除、乘方运算符，并重点强调点运算（`.`、`./`、`.^`）在向量化操作中的重要性，解释其如何实现逐元素运算。关系运算符与逻辑运算符：详细介绍 `>`、`<`、`==`、`~=`、`>=`、`<=` 等关系运算符，以及 `&`、`|`、`~`、`xor` 等逻辑运算符，阐述它们在构建逻辑索引和条件判断中的应用。第三章：向量化编程的核心技术——内置函数应用数学函数（逐元素）：重点介绍 MATLAB 中大量逐元素操作的数学函数，如 `sin`、`cos`、`tan`、`exp`、`log`、`sqrt`、`abs`、`round`、`ceil`、`floor`、`mod`、`rem` 等，以及如何将它们应用于向量和矩阵。聚合函数（统计与汇总）：讲解对整个向量或矩阵进行统计计算的函数，如 `sum`、`mean`、`median`、`std`、`var`、`min`、`max`、`sum(A, dim)`、`mean(A, dim)` 等，理解 `dim` 参数的作用，实现跨维度汇总。排序与查找函数：介绍 `sort`、`sortrows`、`find`、`ismember` 等函数，学习如何对向量或矩阵进行排序，以及如何根据条件查找特定元素的位置或值。逻辑运算与条件判断函数：深入理解 `any`、`all`、`find` 与逻辑运算符的结合使用，实现复杂的条件判断和数据筛选。字符串处理（向量化视角）：介绍 MATLAB 中字符串数组的创建与基本操作，以及 `strcmp`、`strncmp`、`strfind`、`regexpi` 等函数的向量化应用。其他常用向量化函数：介绍 `repmat`（重复矩阵）、`kron`（Kronecker 积）、`meshgrid`（生成网格坐标）等在向量化编程中不可或缺的函数。第二部分：向量化编程的进阶技巧与应用第四章：索引与逻辑索引的精妙运用线性索引与多维索引：深入讲解如何使用单索引（线性索引）和多索引（指定行和列）来访问矩阵元素，理解它们之间的关系。逻辑索引：详细阐述逻辑索引的强大之处，如何用布尔向量或布尔矩阵作为索引来选取、修改或删除数据，这是向量化编程的核心手段之一。应用示例：通过一系列实际例子，展示逻辑索引在数据过滤、异常值处理、条件赋值等方面的应用。索引的组合技巧：学习如何结合多种索引方式，实现更精细化的数据操作。第五章：函数句柄与匿名函数的向量化应用函数句柄的创建与作用：介绍函数句柄的概念，以及如何通过 `@` 符号创建函数句柄。匿名函数的简洁高效：讲解匿名函数的定义和使用，如何快速创建简单的函数，并将其应用于向量化操作。 `arrayfun` 与 `cellfun`：重点介绍 `arrayfun` 和 `cellfun` 函数，它们允许我们将一个函数“映射”到一个数组的每个元素上，从而实现循环的向量化替代，特别适用于处理非数值类型或复杂逻辑。 `cellfun` 的高级用法：介绍 `cellfun` 的其他参数，如 `'UniformOutput'`，以及如何结合匿名函数处理元胞数组。第六章：循环与向量化编程的性能分析与选择性能度量的基本方法：介绍 MATLAB 中的 `tic` 和 `toc` 函数，以及 `profile` 分析器，用于科学地评估代码的运行时间。性能对比分析：通过大量实际案例，对比循环实现与向量化实现之间的性能差异，量化向量化带来的效率提升。何时不适合向量化？：讨论一些特定场景下，向量化可能并非最佳选择，例如：依赖于前一步结果的迭代：某些算法的每一步计算依赖于前一步的结果，难以进行完全向量化。极端复杂的逻辑判断：当条件判断极其复杂，难以转化为简单的逻辑索引时。内存限制：在某些极端情况下，向量化可能导致生成巨大的中间数组，超出内存限制（尽管这种情况相对少见）。混合编程策略：提出在实际应用中，可以根据具体情况，结合使用循环和向量化，以及调用底层编译代码（如 MEX 文件）等策略，以达到最优性能。代码优化思维：培养读者的优化思维，学会从数据结构、算法选择、函数使用等多个角度审视代码的效率。第三部分：向量化编程的实战案例第七章：信号处理中的向量化应用生成与操作信号：使用向量化方法生成正弦波、方波、随机信号等，并进行幅度、频率、相位等参数的调整。滤波技术：实现 FIR 和 IIR 滤波器的向量化应用，如使用 `filter` 函数。傅里叶变换：运用 `fft`、`ifft` 函数进行频谱分析，并进行向量化处理。相关与卷积：使用 `xcorr` 和 `conv` 函数进行信号的自相关、互相关和卷积运算。采样与重采样：通过向量化操作实现信号的采样率改变。第八章：图像处理中的向量化应用图像的表示与操作：将图像视为二维（灰度图）或三维（彩色图）矩阵，进行像素级别的向量化操作。基本图像变换：实现亮度调整、对比度增强、颜色空间转换（如 RGB 到灰度）的向量化处理。图像滤波：运用 `imfilter` 等函数进行卷积滤波（如高斯模糊、Sobel 边缘检测）的向量化实现。形态学操作：介绍 `imerode`、`imdilate`、`imopen`、`imclose` 等函数，实现图像的腐蚀、膨胀等形态学运算。图像分割初步：利用阈值分割、连通区域分析等向量化方法进行简单的图像分割。第九章：数据分析与可视化中的向量化应用数据加载与预处理：使用 `readtable`、`csvread` 等函数加载数据，并利用向量化操作进行数据清洗、缺失值处理。统计分析：计算数据的均值、标准差、相关系数，进行假设检验等。数据可视化：利用 `plot`、`scatter`、`histogram` 等函数，结合向量化数据，快速生成高质量的二维和三维图形。聚类与分类基础：介绍 `kmeans`、`classify` 等函数，以及如何用向量化方法准备输入数据。第十章：金融建模与工程计算中的向量化应用期权定价：使用蒙特卡罗模拟或 Black-Scholes 模型，通过向量化操作加速计算。投资组合优化：利用矩阵运算实现均值-方差模型等投资组合优化。数值积分与微分：使用 `integral`、`diff` 等函数进行数值计算。有限元/有限差分初步：展示如何将离散化后的问题转化为矩阵方程，并用向量化方法求解。本书特色强调“为什么”与“怎么做”：不仅教授向量化编程的语法和技巧，更深入剖析其背后的原理和思想，让读者知其然并知其所以然。丰富的实例驱动：每个概念和技巧都配以精心设计的、具有代表性的实战案例，涵盖了科学计算的多个热门领域，确保知识的落地性。循序渐进的学习曲线：从 MATLAB 基础回顾到高级技巧，再到综合应用，内容结构清晰，难度逐步提升，适合不同水平的读者。实用的优化建议：提供切实可行的代码优化方法和性能分析指导，帮助读者写出更高效、更健壮的代码。清晰的语言风格：避免使用晦涩难懂的术语，力求语言简洁明了，易于理解和吸收。目标读者 MATLAB 初学者：希望快速掌握 MATLAB 核心编程能力，提升学习和研究效率的学生、研究生。 MATLAB 进阶者：希望摆脱低效循环，深入理解 MATLAB 向量化编程精髓，解决更复杂问题的工程师、科研人员。数据分析师、算法工程师：需要处理大规模数据，进行建模和仿真的专业人士。信号处理、图像处理、控制工程、通信工程、电子工程、金融工程等领域的从业者和研究者。任何希望通过 MATLAB 提高科学计算效率的人员。通过本书的学习，您将能够自信地运用 MATLAB 向量化编程，将您的 MATLAB 应用能力提升到一个新的高度，从而在您的学习和工作中取得更大的成就。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对MATLAB的理解一直停留在基础层面，尤其是涉及到一些数值计算和数据分析的任务时，总觉得力不从心。直到我偶然看到了《MATLAB 向量化编程基础精讲》这本书，才意识到自己之前的编程方式有多么的“原始”。这本书的切入点非常棒，它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的概念，而是从最直观的向量和矩阵操作讲起，循序渐进地引导读者理解向量化编程的优势。书中对于不同数据结构的性能对比分析，让我对为什么向量化如此高效有了更深刻的认识。作者用了很多实际的例子，比如图像处理中的像素操作、信号处理中的滤波器设计等，将抽象的概念具象化，让我能够更轻松地理解如何在实际问题中应用向量化技术。我尤其欣赏书中关于“巧用逻辑索引”和“函数句柄的高级应用”这两章，这让我学到了很多之前从未想过的技巧，能够让我的代码更加简洁、高效。这本书不仅仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这种深层次的理解对于我日后独立解决问题非常有帮助。这本书无疑是我想在MATLAB领域有所建树的读者们的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对MATLAB的看法有点片面，觉得它只是一个“计算器”，处理一些简单的数学问题还行，但要写出优雅、高效的代码，总感觉有点力不从心。直到我接触到《MATLAB 向量化编程基础精讲》这本书，我才意识到自己有多么的“井底之蛙”。这本书的讲解方式非常独特，它没有一味地强调语法和命令，而是从“思维方式”上引导读者去拥抱向量化。作者用了很多生动形象的比喻，比如将向量化比作“部队齐步前进”，将循环比作“一个人挨个去搬东西”，这样的类比让人瞬间豁然开朗。书中对各种内置函数的解析深入且实用，让我能够更灵活地运用它们来解决问题。我印象最深刻的是书中关于“隐式并行”和“GPU加速”的章节，这让我看到了MATLAB在处理大规模计算上的巨大潜力，也为我未来的学习方向提供了新的思路。这本书的语言风格轻松活泼，读起来一点也不枯燥，即使是对于初学者来说，也能感受到编程的乐趣。这本书真的让我对MATLAB刮目相看，也激发了我深入学习MATLAB的强烈愿望。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！我一直以来都觉得MATLAB编程是个效率陷阱，尤其是在处理大型数据集的时候，那些循环语句简直是效率杀手。但自从我翻开《MATLAB 向量化编程基础精讲》这本书，我的观念彻底被颠覆了。作者深入浅出地讲解了如何摆脱低效的循环，转而拥抱强大的向量化操作。书中的例子非常贴合实际应用，从最基础的数组运算，到更复杂的矩阵操作，再到函数句柄和匿名函数的巧妙运用，讲解得非常透彻。我特别喜欢书中关于广播机制和索引技巧的部分，这些内容往往是初学者容易忽视但又是提升效率的关键。书中的图示和代码片段都清晰易懂，很容易就能跟着一起敲代码，验证作者的讲解。而且，作者还特别强调了代码的可读性和维护性，这对于团队协作开发项目来说至关重要。读完这本书，我感觉自己仿佛打开了新世界的大门，以前那些需要耗费大量时间的计算任务，现在用向量化方法处理起来，速度简直是飞跃式的提升。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何在MATLAB的世界里如鱼得水。强烈推荐给所有希望提升MATLAB编程效率的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

作为一名在科学研究领域多年的老兵，我深知高效的计算能力对于突破研究瓶颈的重要性。在众多编程语言和工具中，MATLAB一直是我解决复杂数学建模和数据分析的首选。然而，即便是资深的MATLAB用户，也可能在不经意间陷入低效的循环陷阱。《MATLAB 向量化编程基础精讲》这本书，则像一盏明灯，为我指明了通往极致效率的道路。作者以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，系统地梳理了MATLAB向量化编程的核心思想和技术细节。从基础的元素级运算到复杂的矩阵分解，再到并行计算的初步探索，本书的覆盖面相当广阔。我特别赞赏书中对于不同向量化策略的权衡分析，这使得读者能够根据具体问题选择最合适的解决方案。书中的代码示例严谨且富有代表性，很多技巧都是我之前在工作中绞尽脑汁也未曾想到的。通过学习这本书，我不仅巩固了已有的知识，更学习到了许多能够显著提升我研究效率的新方法。这本书的价值，在于它能够帮助研究人员将更多的时间和精力投入到科学探索本身，而非被低效的代码所束缚。

评分☆☆☆☆☆

对于MATLAB的初学者来说，经常会面临一个困境：看得懂基础语法，但写出来的代码效率低下，执行速度慢。《MATLAB 向量化编程基础精讲》这本书恰恰解决了这个痛点。它并非一本泛泛而谈的入门教程，而是聚焦于“向量化”这一核心概念，并将其进行深度挖掘和系统阐释。作者从最基础的数组操作入手，逐步引导读者理解如何利用MATLAB强大的内置函数和矩阵运算能力，避免使用冗余的for和while循环。书中详尽地介绍了各种索引技术，包括逻辑索引、线性索引和多维索引，并演示了它们在简化代码和提升性能方面的巨大作用。我尤其欣赏书中对“函数句柄”和“匿名函数”的介绍，这些高级特性在向量化编程中扮演着至关重要的角色，能够让代码更加模块化和易于维护。此外，本书还涉及了一些关于数据预处理和后处理的向量化技巧，这些内容在实际数据分析项目中非常实用。总而言之，这本书提供了一条通往高效MATLAB编程的捷径，对于希望快速提升编程能力，应对复杂计算任务的读者来说，绝对是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

非常好的数学建模书，十分实用。

评分☆☆☆☆☆

不太好，怀疑是二手，没有覆膜。是不是丢了光盘还是没有光盘，不好说。不知字数够否？

评分☆☆☆☆☆

感觉真的还不错，质感很好。内容详细

评分☆☆☆☆☆

Lorraine DastonPeter Galison书还行还行还行还行还行

评分☆☆☆☆☆

书内容有点难，不大适合初学。

评分☆☆☆☆☆

还可以，最近在用MATLAB