具體描述
編輯推薦
關於MATLAB編程，關於Mathworks官方的Cody，如果您希望有所瞭解並和全世界的高手“肩並肩”，這本書一定能不負你望。兩位作者在各大MATLAB論壇任版主多年，都是MATLAB骨灰級用戶，他們用平實的語言，剖析MATLAB的本質和係列編程技巧，因此，編程在這本書裏是有趣的，讓人欲罷不能的。MATLAB中文論壇為本書設有專門的交流版塊，您有任何與本書有關的疑問，敬請來詢。
內容簡介
《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》使用MATLAB新版本2016a，揀選Mathworks官方群組Cody中一些有趣的代碼問題，分6章講解這些優秀示例代碼中使用數組、字符串操作、正則錶達式以及匿名函數等方麵的MATLAB編程技巧，並對其中較為典型和精彩的用法做扼要點評，對一些復雜思路或代碼的細節和步驟，還逐一展開瞭延伸分析，使學習MATLAB編程的用戶，能迅速體會MATLAB矢量化編程語言的基本特色。
本書適閤所有MATLAB編程愛好者和使用MATLAB的不同專業大學生閱讀，還可供研究生、科研工作人員及高校教師參考。
作者簡介
馬良，祖籍甘肅臨洮，任教於新疆工程學院，副教授，東北大學博士研究生。自從2003年接觸MATLAB後，便沉迷其中，雖閉門造車經年，但對MATLAB語言的喜好未改。作為普通高校教師，在平時的教學中，一直不遺餘力地推廣使用MATLAB更好地完成專業教學、學習和科研工作。
祁彬彬,畢業於中國石油大學(北京)地球探測與信息技術專業，畢業後一直從事石油軟件研發工作。曾多次參加數學建模比賽，並獲得全國一等奬、二等奬多次。近10年來，一直活躍在MATLAB的各大論壇，擔任版主職務。在MATLAB官方的Cody程序解答活動中，目前排名全球第二。
內頁插圖
目錄
第1章數組操作初步·1
1.1數組基礎訓練：算盤裏的學問·1
1.1.1逐列循環結閤正反嚮搜索·3
1.1.2利用纍積乘積函數cumprod·6
1.1.3構造特殊的乘積因子·7
1.2數組基礎訓練：非零元素賦值為1·8
1.2.1循環+判斷·8
1.2.2利用邏輯判斷+矢量索引·9
1.2.3利用abs和sign·9
1.2.4min函數更改nanflag設置參數·10
1.3數組基礎訓練：將指定元素換成0·11
1.3.1循環+判斷·12
1.3.2高低維索引轉換後賦值·13
1.3.3利用bsxfun單一維擴展構造邏輯判斷條件·15
1.3.4利用sparse函數對全零稀疏矩陣相關元素賦值·16
1.3.5利用纍積方式構造嚮量的accumarray函數·17
1.4數組基礎訓練：正反對角綫互換·19
1.4.1尋找元素行列索引關係循環賦值·20
1.4.2利用低維索引查找正反對角元素關係賦值·20
1.4.3結閤邏輯數組或點乘構造對角綫元素·21
1.4.4利用邏輯“或”操作·26
1.5數組基礎訓練：尋找真約數·28
1.5.1函數factor和組閤命令nchoosek·28
1.5.2最大公約數命令·29
1.5.3含求餘函數mod和rem的邏輯判斷·30
1.6數組基礎訓練：康威的《生命遊戲》·31
1.6.1枚舉·32
1.6.2循環·34
1.6.3疊加與捲積·35
1.7數組基礎訓練：尋找最大尺碼的“空盒子”·40
1.7.1循環·41
1.7.2利用conv2函數·42
1.8數組基礎訓練：尋找對角綫上的最多連續質數·47
1.8.1捲積命令·48
1.8.2靈活的max+diff+find函數組閤·53
1.9數組基礎訓練：掃雷棋盤模擬·59
1.9.1循環遍曆元素+判斷·60
1.9.2構造三對角矩陣的連乘方案·62
1.9.3利用捲積命令conv2·62
1.10數組基礎訓練：移除嚮量中的NaN及其後兩個數字·65
1.10.1循環·66
1.10.2矢量化索引操作·67
1.11數組基礎訓練：把NaN用左邊相鄰數字替代·70
1.11.1循環+判斷·70
1.11.2利用cumsum構造符閤要求的索引·72
1.12數組基礎訓練：涉及類型轉換的數據替代·75
1.12.1利用循環判斷·76
1.12.2cellfun賦值符閤條件的索引位元素·77
1.12.3利用原邏輯索引在cell數組中引用賦值·77
1.12.4統一邏輯索引以多輸齣方式賦值·77
1.13數組基礎訓練：遞歸中的輸入輸齣變量交互·79
1.14小結·81
第2章字符串操作初步·82
2.1字符串基礎訓練：字符取反的七種武器·82
2.1.1利用循環+判斷的傳統方式·84
2.1.2矢量化索引與不同函數組閤的替換取反·85
2.1.3函數sprintf+邏輯索引構造·85
2.1.4函數char+邏輯數組+四則運算符的多種字符串構造方式·87
2.1.5冒號操作做字符格式歸並+ASCII碼值運算轉換·88
2.1.6函數num2str及其靈活的設定參數·90
2.1.7構造字符嚮量以輸入做邏輯索引取反·91
2.2字符串基礎訓練：星號排布·92
2.2.1循環·93
2.2.2矢量化構造方式·95
2.3字符串基礎訓練：“開心”的2013·95
2.3.1
循環+利用函數unique判斷·96
2.3.2循環+num2str轉化年份為字符串分離數字·96
2.3.3num2str分離數字+排序做差·97
2.4字符串基礎訓練：尋找“輪轉”的子字符串·99
2.4.1幾種不同的循環方式·100
2.4.2利用捲積命令conv2+測試矩陣·105
2.4.3利用cellfun+strfind+測試矩陣gallery·105
2.5字符串基礎訓練：猜測密碼·106
2.5.1循環+判斷·107
2.5.2矢量化索引方式·108
2.6字符串基礎訓練：用指定數量填充字符·108
2.6.1循環判斷及repmat擴展序列·109
2.6.2利用索引構造擴展·110
2.6.3try流程省略判斷+函數strjoin拼接嚮量·110
2.6.4利用2015a版本中的新函數repelem·112
2.7字符串基礎訓練：帶判斷條件的字符串替代·112
2.7.1循環+判斷·113
2.7.2矢量化索引構造·114
2.8字符串基礎訓練：抽取指定位數數字組成嚮量並排序·116
2.8.1floor+log10+mod組閤·117
2.8.2轉換為字符串提取單字符·118
2.9字符串基礎訓練：二進製字符中查找最長的“1”序列·122
2.9.1查找邏輯索引做差·123
2.9.2字符匹配方式處理字符串·124
2.9.3查找字符替換為空格·125
2.10字符串基礎訓練：剔除指定數字的序列求和·126
2.10.1利用log10或mod等函數的數值處理·126
2.10.2利用進製轉換函數dec2base·128
2.10.3利用數值轉字符函數num2str構造邏輯索引·129
2.11字符串基礎訓練：元胞數組內字符串的閤成·129
2.11.1函數sprintf·130
2.11.2利用嚮量的列排布變維·131
2.11.3函數strjoin·132
2.12小結·133
第3章數組操作進階：擴維與構造·134
3.1關於矩陣維數擴充的預備知識·135
3.1.1repmat函數·135
3.1.2索引構造·135
3.1.3kron函數擴維·136
3.1.4meshgrid和ndgrid函數擴維·137
3.1.5矩陣外積·139
3.1.6bsxfun函數矩陣擴維·139
3.1.7其他思路·145
3.1.8擴維思路的總結·145
3.2數組訓練進階：嚮量數值為長度的擴維·146
3.2.1循環·147
3.2.2利用arrayfun擴維·148
3.2.3利用repmat擴維·148
3.2.4利用meshgrid和ndgrid擴展矩陣索引·149
3.2.5利用bsxfun擴維·150
3.3數組訓練進階：求和與構造·151
3.3.1直接索引法·151
3.3.2加法中的減法·152
3.3.3中部元素置零·153
3.3.4測試矩陣構造·153
3.3.5捲積和濾波命令·157
3.4數組訓練進階：“行程長度編碼”序列構造·160
3.4.1利用循環拼接repmat擴展矩陣·161
3.4.2索引擴維、arrayfun擴展和cell2mat拼接·161
3.4.3按reshape變維嚮量循環處理·161
3.4.4遞歸·162
3.4.5直接調用函數repelem·163
3.5數組訓練進階：“行程長度編碼”的反問題·163
3.5.1循環拼接嚮量·164
3.5.2利用矢量化多次尋址構造序列·165
3.6數組訓練進階：孤島測距·166
3.6.1序列1,0元素索引位相減取最小值·166
3.6.2直接處理每段“安全”區域·167
3.6.3利用相鄰項數值的構造和比較·168
3.6.4利用濾波函數filter2·168
3.7數組訓練進階：生成索引數自擴展序列·170
3.7.1循環拼接·171
3.7.2利用測試矩陣hankel·172
3.7.3利用上三角矩陣函數triu+meshgrid構造·172
3.8數組訓練進階：指定子嚮量長度求均值·173
3.8.1循環逐段求均值·174
3.8.2利用頻數纍加函數accumarray·174
3.8.3利用測試矩陣hankel·176
3.8.4利用捲積係列命令·177
3.9數組訓練進階：統計群組數量·177
3.9.1循環拼接嚮量·178
3.9.2涉及排重命令unique的幾種解法·179
3.9.3利用纍積求和函數cumsum與diff·181
3.10數組訓練進階：對角矩陣構造·181
3.10.1矩陣疊加·182
3.10.2藉助特殊矩陣構造·185
3.10.3循環處理構造思路·187
3.11數組訓練進階：在時間序列中插入0元素·187
3.11.1指定位置賦值·187
3.11.2增加0元素用reshape變維·189
3.11.3循環·190
3.11.4利用kron函數擴展矩陣·190
3.11.5正則替換·191
3.12數組訓練進階：Bullseye矩陣構造·191
3.12.1工具箱特殊函數·192
3.12.2利用特殊矩陣構造·194
3.12.3基本數列構造並矢量化擴維·195
3.12.4遞歸、判斷與循環·199
3.13數組訓練進階：Bullseye矩陣構造擴展之一·200
3.13.1利用求餘命令mod或rem獲得矩陣數值·200
3.13.2利用循環逐元素賦值·203
3.14數組訓練進階：Bullseye矩陣構造擴展之二·204
3.14.1ndgrid對“基”序列擴維·204
3.14.2利用測試矩陣spiral試湊·204
3.15數組訓練進階：Bullseye矩陣構造擴展之三·205
3.15.1構造“基”序列擴維·206
3.15.2特殊矩陣構造·209
3.15.3遞歸與循環·209
3.16數組訓練進階：Bullseye矩陣構造擴展之四·210
3.16.1循環·211
3.16.2嚮量組閤+meshgrid函數構造·212
3.16.3bsxfun擴維·214
3.16.4測試矩陣spiral試湊·214
3.17數組基礎訓練：最小值替換為行均值·215
3.17.1循環與矢量化函數二者的結閤·216
3.17.2利用高低維索引轉換函數sub2ind·217
3.17.3利用稀疏矩陣構造指定位置索引·217
3.17.4bsxfun單一維擴展構造索引·217
3.17.5纍積最值函數cummin·218
3.18數組訓練進階：矩陣元素分隔——“內嚮”的矩陣·219
3.18.1循環+判斷·220
3.18.2利用函數kron擴維·221
3.18.3利用索引構造變換對新矩陣賦值·223
3.18.4利用稀疏矩陣命令sparse構造·225
3.18.5利用纍積求和命令accumarray·226
3.19數組訓練進階：矩陣分塊均值——“外嚮”的矩陣·227
3.19.1循環逐個元素查找相鄰索引號·227
3.19.2利用circshift函數換序疊加·228
3.19.3利用二維捲積和濾波函數·229
3.20小結·229
第4章字符操作進階：正則錶達式·231
4.1閑話正則·231
4.2靈活的正則語法·232
4.2.1元字符·232
4.2.2轉義字符·234
4.2.3匹配次數·234
4.2.4模式·236
4.2.5分組運算·237
4.2.6關於錨點·239
4.2.7左顧右盼·239
4.2.8邏輯與條件運算·240
4.2.9標記操作·241
4.2.10動態正則錶達式·243
4.2.11注釋與搜索標識·246
4.3正則錶達式基礎：元音字母計數·248
4.3.1其他解法·249
4.3.2正則解法·251
4.4正則錶達式基礎：所有的字母都是大寫嗎？·252
4.4.1其他解法·252
4.4.2正則解法·254
4.5正則錶達式基礎：移除字符串中的輔音字母·255
4.5.1其他解法·255
4.5.2正則解法·258
4.6正則錶達式基礎：首尾元音字母字符串的查找·260
4.6.1其他解法·261
4.6.2正則解法·262
4.7正則錶達式基礎：提取文本數字求和·263
4.7.1其他解法·263
4.7.2正則解法·265
4.8正則錶達式基礎：錢數統計·267
4.8.1其他解法·268
4.8.2正則解法·271
4.9正則錶達式基礎：文本數據的“開關式”查找替換·274
4.9.1其他解法·275
4.9.2正則解法·275
4.10正則錶達式基礎：剔除且隻剔除首尾指定空格·279
4.10.1其他解法·280
4.10.2正則解法·283
4.11正則錶達式基礎：電話區號查詢·284
4.11.1其他解法·284
4.11.2正則解法·287
4.12正則錶達式基礎：字母齣現頻數統計·288
4.12.1其他解法·289
4.12.2正則解法·292
4.13正則錶達式基礎：翻轉單詞（不是字母）次序·294
4.13.1其他解法·294
4.13.2正則解法·296
4.14正則錶達式基礎：尋找最長的“迴文”字符·298
4.14.1其他解法·298
4.14.2正則解法·299
4.15正則錶達式基礎：求解“字符型”算術題·301
4.15.1其他解法·301
4.15.2正則解法·304
4.16本書前三章中一些問題的正則解法308
4.16.1正則錶達式重解例1.12·308
4.16.2正則錶達式重解例2.1·309
4.16.3正則錶達式重解例2.5·310
4.16.4正則錶達式重解例2.6·310
4.16.5正則錶達式重解例2.8·312
4.16.6正則錶達式重解例2.9·313
4.16.7正則錶達式重解例2.10·314
4.16.8正則錶達式重解例3.5·315
4.16.9正則錶達式重解例3.6·315
4.16.10正則錶達式重解例3.7·319
4.17小結·319
第5章多維數組漫談·320
前言/序言
學習MATLAB，從來不是“學習MATLAB”這麼簡單。
從一開始，對它的學習就和所學專業領域的相關理論同步，在學習階段對它們的理解又交錯生長、相互促進。毫無疑問,專業問題的研究處於核心主體地位，它高於對一個具體工具軟件的鑽研，但我們往往需要讓公式、語言描述等，能以MATLAB作為媒介，解釋、模擬、甚至預測事物運轉的規律和真相。但這對於多數未必見長於編程的工程師，或者非計算機專業的高校大學生，具有一定的挑戰性。
所以這時，學習方法就顯得更加重要，人常說“工欲善其事，必先利其器”，可遇到的麻煩卻往往是“器利，工未馭之以確法，緻事不善”。層齣不窮、匪夷所思的代碼問題，往往是學習MATLAB伊始，沒養成良好的編程習慣、沒按正確方法發揮MATLAB特點所緻。“良好習慣”或“正確方法”，並不僅僅是“每行代碼都加注釋”、“寫一行隔個空行”等，當然，良好的編程習慣對代碼後期維護調試大有好處，但這不是本書重點探討的問題。我們要說的是：深入瞭解乃至掌控MATLAB函數，達到有效、簡捷地用代碼解決問題之目標。要達到這樣的程度，恐怕要從調用方式到搭配組閤再到執行效率，完整透徹理解MATLAB一些常用函數命令後，纔能做到。很多人以為不難，認為看看命令幫助，學幾個常見調用格式，寫齣程序，沒有紅色齣錯警示，就算大功告成瞭。
真是這樣嗎？舉例而言：其實相當一部分用過MATLAB軟件，哪怕使用多年的用戶，對MATLAB的常用命令也都未必談得上熟悉。不信？不妨試試下麵這個對帶有“非數”的數列求和的問題：
源代碼1:帶有非數時的求和
1 >> a=[1:5,NaN,7]
2 a =
3 1 2 3 4 5 NaN 7
4 >> sum(a)
5 ans =
6
源代碼1 說明，當元素序列中存在特殊元素“NaN”時，原有的代數運算規則將發生變化，比如：NaN+1=NaN，NaN+inf=NaN(NaN的詳細介紹見1.11.2 小節)。但在實際運算中這往往沒有意義，我們可能更多需要的是統計除“NaN”之外的其他元素之和。
很多人想到循環遍曆判斷每個元素是否為“NaN”：
源代碼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)
源代碼2 用循環遍曆序列的每個元素，通過命令isnan判斷每個元素是否為“NaN”，如果是用0替換，最後求和。
對於沒怎麼接觸過MATLAB的讀者而言，源代碼2 貌似不錯：一個程序用到循環、判斷兩種流程，甚至還有isnan這樣“高端大氣上檔次”的邏輯命令。但更加瞭解MATLAB矢量化操作的用戶都知道，函數isnan支持矢量化邏輯操作，循環、判斷流程可以全部去掉。
源代碼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)))
當然，在已知數組確定為正的情況下，isnan可用大於零的邏輯判斷：(=0)代替，這是針對具體問題的特殊構造。
到此，即使具有一定MATLAB使用經驗的讀者，可能都會認為已經簡無可簡瞭，但重讀求和命令sum後，你會發現MATLAB給這個使用頻率最高的函數，悄然加上瞭後置辨識參數“nanflag”，專門用於判定數組或者矩陣求和過程是否應當略過“非數”。它有兩個選項：“{'includenan'}|'omitnan'”，花括號內的是默認值，這也是為什麼直接對數組求和而得到的結果卻是“NaN”的原因，所以用sum求和時，把“nanflag”後置識彆參數換為第二項，也就是“'omitnan'”，可直接得解。
源代碼4:除“NaN”以外元素的求和——方法3
1 a=[1:5,NaN,7];
2 Result=sum(a,'omitnan')
是不是更簡單瞭呢？我們可以舉一反三，不僅求和函數，在max、min、mean、std、cov等不少經常使用的命令中也有類似的“非數”辨識參數選項，有興趣的話可以在幫助中搜索“nanflag”查看更詳細的內容。仍以sum命令為例，有點基礎的讀者都知道MATLAB中的運算是以列為第一方嚮的，所以sum對於矩陣是按列求和的，如果要求按行求和，很多人會習慣性地先轉置再求和：
源代碼5:矩陣按行求和——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函數中有一個維度指定的後綴參數“dim”，就省去瞭從外部轉置的步驟：
源代碼6:矩陣按行求和——方法2
1 >> sum(a,2)
2 ans =
3 36
4 26
5 16
6 28
源代碼6 中通過第2 個參數指定瞭求和方嚮為第2 維度，即列方嚮。
一些讀者覺得兩種方法其實一樣，第2種方法無非在內部做轉置，與單獨在外部做轉置的方法“殊途同歸”。這裏要指齣的是，兩種方法原理上有很大區彆：一方麵，強調盡可能多運用相對高效的內置函數，能在內部解決的問題盡量不放在函數外部；另一方麵，也是更重要的，當矩陣維度進一步擴展時，前一種方法自動失效，比如對三維矩陣(× n × )，如需按第3維度求和，則可深入到元素做遍曆循環：
源代碼7:三維矩陣按“頁”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
如果知道高低維索引轉換命令ind2sub的用法，則二重循環降至一重也未嘗不可：
源代碼8:三維矩陣按“頁”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
不過在循環機製下，還是按頁整體求和相對直觀和高效，畢竟MATLAB支持同維矩陣元素的對位相加：
源代碼9:三維矩陣按“頁”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
若對多維矩陣操作命令有一定基礎，則把數據按問題要求變維再求和也能達到要求：
源代碼10:三維矩陣按“頁”求和——方法4
1 squeeze(sum(permute(a,[3,2,1])))'
在源代碼10 中，按照sum的求和順序，先用permute重排多維數組求和，再用squeeze壓縮多維矩陣還原為結果。上述對多維矩陣在高維度上的求和，明顯感到循環遍曆元素、變維等辦法都很繁瑣，其實隻要更改sum默認維度參數“dim”，源代碼710遇到的問題就都能避免：
源代碼11:三維矩陣按“頁”求和——方法5
1 sum(a,3)
如果對MATLAB的cell數據結構理解更多一些，則會發現一些涉及cell數據結構的命令也具有數據打亂重組的方式，求和則可通過cellfun函數調用求和句柄對歸並數據完成操控：
源代碼12:三維矩陣按“頁”求和——方法6
1 cellfun(@sum,num2cell(a,3))
以上是求和命令sum的應用示例，此外，分析時間序列的工具箱(FinancialToolbox)函數nansum同樣可以指定維度，並自動忽略數據中的“NaN”求和，感興趣的讀者可在“幫助”中查看。另外，如果今後對MATLAB函數有瞭更深入透徹的認識，涉及數據的重組歸並還可參照accumarray、splitapply等函數。
從上述矩陣求和例子能看齣：一方麵，掌握MATLAB函數是長期纍積的過程，很多甚至是十分常見的命令，其調用方法也會隨版本更替不斷“進化”，需要不斷學習和體會，並沒有一勞永逸的捷徑；另一方麵，不少省時省力的擴展方法也說明，鑽研內置函數是有潛力可挖的。此外，也建議讀者朋友在條件允許的情況下，盡量使用新版本，因為每次新版本對一些命令調用格式的微調，往往給MATLAB編程工作帶來意想不到的切實便利。
鑒於此，我們決定嘗試總結一些函數綜閤運用的心得體會，幫助大傢有針對性地訓練在MATLAB中操控數組和字符串的技巧，以具體問題為導嚮，盡量貼近實戰環境，把復雜問題的運算過程，分解成多個簡單的“代碼步”，由淺入深，逐步解釋命令的組閤與搭配思路，使問題化繁為簡、讀者容易理解，並舉一反三，對MATLAB命令在具體環境中的用法有更深一層的體悟。
要寫齣好的代碼，首先要能欣賞好的代碼。本書中所選擇的問題，大多來自Cody（Math-works公司主頁上一個用MATLAB編程解決小問題的社區群體），在每個問題後，我們都給齣瞭多種解決代碼，以及關鍵竅要處的點評和注解，讀者可以通過這些代碼，洞見函數細微處控製的精妙“殺招”，開闊代碼編寫思路。相信打好這個基礎，將為大傢今後使用工具箱命令或自編函數，以高效簡捷地解決專業上的具體問題，節省大量時間和精力！我想，隨著代碼欣賞力的提高，佐以適當練習，慢慢地您也能寫齣優雅如詩的MATLAB程序，到那時您就會發現寫MATLAB代碼解決問題的過程，居然充滿瞭令人愉快的成就感！
我想，這就是我們寫書的初衷和最終目的。
溝通和交流也是開闊MATLAB代碼視界的有效途徑，三人行必有我師，為與讀者朋友們方便地交流和互相學習，本書在MATLAB中文論壇專設瞭交流版麵（網址：http://www. ilovematlab.cn/forum-260-1.html），如果在閱讀本書和運行代碼過程中，您有任何問題，歡迎來和我們互動討論。同時，由於時間倉促，水平有限，書中難免有錯誤和疏漏，如果您發現有任何問題，請在本書的勘誤網址（http://www.ilovematlab.cn/thread-489591-1-1.html）提齣，我們會盡快改正。
最後，我們感謝在本書內容上和求解代碼中貢獻智慧的Cody社區的兄弟姐妹，這些無名英雄默默的努力，正成為後人在黑暗中摸索MATLAB技巧的指路明燈。真誠感謝在探索MATLAB技巧的十幾年的學習過程中，因網絡結識的吳鵬、李國棟、謝中華、劉亞龍、黃源、劉鵬、LYCao等朋友，以及一直緻力於推廣MATLAB應用的麥客技術聯盟，在本書撰寫過程中，得到瞭你們很多寶貴的建議和意見。感謝北京航空航天大學齣版社的編輯一直以來的幫助和鼓勵。作者馬良感謝母親柳天毅長期的關心照顧，弟弟馬強、好友王華和周兆軍等一直以來在精神上的鼓勵和支持；作者祁彬彬感謝身後一直默默支持自己的愛人邵冰華。同時，對馬文濤、韓風霞、張緻旭、竇婷、李偉東、安超、宋曦堯、趙昱傑、張國鋒、孔祥鬆、魏誌勛、徐浩鵬、丁洋、劉晨、門特、李曼茹、李森、李平、張超、榖翔、鄭瑞峰、江海翔、李凱琪、殷凱、富文蓮、褚傳樂、孫海龍、呂曉龍、郭智鵬、曹璐、劉凱、支鐵城等人在平時工作上的支持，也錶示衷心的感謝。
用戶評價
老實說，我對MATLAB的理解一直停留在基礎層麵，尤其是涉及到一些數值計算和數據分析的任務時，總覺得力不從心。直到我偶然看到瞭《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》這本書，纔意識到自己之前的編程方式有多麼的“原始”。這本書的切入點非常棒，它沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的概念，而是從最直觀的嚮量和矩陣操作講起，循序漸進地引導讀者理解嚮量化編程的優勢。書中對於不同數據結構的性能對比分析，讓我對為什麼嚮量化如此高效有瞭更深刻的認識。作者用瞭很多實際的例子，比如圖像處理中的像素操作、信號處理中的濾波器設計等，將抽象的概念具象化，讓我能夠更輕鬆地理解如何在實際問題中應用嚮量化技術。我尤其欣賞書中關於“巧用邏輯索引”和“函數句柄的高級應用”這兩章，這讓我學到瞭很多之前從未想過的技巧，能夠讓我的代碼更加簡潔、高效。這本書不僅僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這種深層次的理解對於我日後獨立解決問題非常有幫助。這本書無疑是我想在MATLAB領域有所建樹的讀者們的寶藏。
評分對於MATLAB的初學者來說，經常會麵臨一個睏境：看得懂基礎語法，但寫齣來的代碼效率低下，執行速度慢。《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》這本書恰恰解決瞭這個痛點。它並非一本泛泛而談的入門教程，而是聚焦於“嚮量化”這一核心概念，並將其進行深度挖掘和係統闡釋。作者從最基礎的數組操作入手，逐步引導讀者理解如何利用MATLAB強大的內置函數和矩陣運算能力，避免使用冗餘的for和while循環。書中詳盡地介紹瞭各種索引技術，包括邏輯索引、綫性索引和多維索引，並演示瞭它們在簡化代碼和提升性能方麵的巨大作用。我尤其欣賞書中對“函數句柄”和“匿名函數”的介紹，這些高級特性在嚮量化編程中扮演著至關重要的角色，能夠讓代碼更加模塊化和易於維護。此外，本書還涉及瞭一些關於數據預處理和後處理的嚮量化技巧，這些內容在實際數據分析項目中非常實用。總而言之，這本書提供瞭一條通往高效MATLAB編程的捷徑，對於希望快速提升編程能力，應對復雜計算任務的讀者來說，絕對是不可多得的佳作。
評分說實話，我之前對MATLAB的看法有點片麵，覺得它隻是一個“計算器”，處理一些簡單的數學問題還行，但要寫齣優雅、高效的代碼，總感覺有點力不從心。直到我接觸到《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》這本書，我纔意識到自己有多麼的“井底之蛙”。這本書的講解方式非常獨特，它沒有一味地強調語法和命令，而是從“思維方式”上引導讀者去擁抱嚮量化。作者用瞭很多生動形象的比喻，比如將嚮量化比作“部隊齊步前進”，將循環比作“一個人挨個去搬東西”，這樣的類比讓人瞬間豁然開朗。書中對各種內置函數的解析深入且實用，讓我能夠更靈活地運用它們來解決問題。我印象最深刻的是書中關於“隱式並行”和“GPU加速”的章節，這讓我看到瞭MATLAB在處理大規模計算上的巨大潛力，也為我未來的學習方嚮提供瞭新的思路。這本書的語言風格輕鬆活潑，讀起來一點也不枯燥，即使是對於初學者來說，也能感受到編程的樂趣。這本書真的讓我對MATLAB颳目相看，也激發瞭我深入學習MATLAB的強烈願望。
評分作為一名在科學研究領域多年的老兵，我深知高效的計算能力對於突破研究瓶頸的重要性。在眾多編程語言和工具中，MATLAB一直是我解決復雜數學建模和數據分析的首選。然而，即便是資深的MATLAB用戶，也可能在不經意間陷入低效的循環陷阱。《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》這本書，則像一盞明燈，為我指明瞭通往極緻效率的道路。作者以其深厚的學術功底和豐富的實踐經驗，係統地梳理瞭MATLAB嚮量化編程的核心思想和技術細節。從基礎的元素級運算到復雜的矩陣分解，再到並行計算的初步探索，本書的覆蓋麵相當廣闊。我特彆贊賞書中對於不同嚮量化策略的權衡分析，這使得讀者能夠根據具體問題選擇最閤適的解決方案。書中的代碼示例嚴謹且富有代錶性，很多技巧都是我之前在工作中絞盡腦汁也未曾想到的。通過學習這本書，我不僅鞏固瞭已有的知識，更學習到瞭許多能夠顯著提升我研究效率的新方法。這本書的價值，在於它能夠幫助研究人員將更多的時間和精力投入到科學探索本身，而非被低效的代碼所束縛。
評分這本書真是讓我眼前一亮！我一直以來都覺得MATLAB編程是個效率陷阱，尤其是在處理大型數據集的時候，那些循環語句簡直是效率殺手。但自從我翻開《MATLAB 嚮量化編程基礎精講》這本書，我的觀念徹底被顛覆瞭。作者深入淺齣地講解瞭如何擺脫低效的循環，轉而擁抱強大的嚮量化操作。書中的例子非常貼閤實際應用，從最基礎的數組運算，到更復雜的矩陣操作，再到函數句柄和匿名函數的巧妙運用，講解得非常透徹。我特彆喜歡書中關於廣播機製和索引技巧的部分，這些內容往往是初學者容易忽視但又是提升效率的關鍵。書中的圖示和代碼片段都清晰易懂，很容易就能跟著一起敲代碼，驗證作者的講解。而且，作者還特彆強調瞭代碼的可讀性和維護性，這對於團隊協作開發項目來說至關重要。讀完這本書，我感覺自己仿佛打開瞭新世界的大門，以前那些需要耗費大量時間的計算任務，現在用嚮量化方法處理起來，速度簡直是飛躍式的提升。這不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何在MATLAB的世界裏如魚得水。強烈推薦給所有希望提升MATLAB編程效率的朋友們！
數學建模，經典案例實戰。
評分這幾天事多，沒有來得及看，期待好書
評分不錯的說，正在看。實用性不錯，這套書都很好
評分看彆人推薦纔買的這本書，總體來說還不錯，包含案例比較多，比較全麵，推薦。
評分內容很好，指導性很強！
評分就是皺瞭一點，替他都好
評分此評價和商品無關，商品質量很好，非常滿意． tian貓店鋪詐篇1200萬跑路，阿裏監管形同虛設 tian貓店鋪北極絨楚翔時代專賣店和楚翔時代手錶店利用tian貓15天售後規則篇走消費者1200萬資金，受pian者在19日趕去湖南當地，pian子人去樓空。經過去工商局查詢，注冊地址是空的，電話號碼是空
評分有案例學來快很多，對於急著想大概知道編程的人來說可以考慮
評分書很好看！紙質不錯！很好！不錯
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