盖伯瑞尔哈,MathWorks
MATLAB®使您能够在使用电子表格或传统编程语言所花费的时间的一小部分内分析和可视化数据。它提供了各种工具,使导入、可视化、处理和分析数据变得简单。这样就可以很容易地与他人分享你的成果,这样他们就可以复制和重复你的成果。
MATLAB®使您能够在使用电子表格或传统编程语言所花费的时间的一小部分内分析和可视化数据。它提供了各种工具,使导入、可视化、处理和分析数据变得简单。MATLAB还可以方便地与他人共享您的工作,这样他们就可以复制和迭代您的结果。
您可以从各种来源导入数据,包括Excel、图像、数据库,甚至外部设备。许多文件都可以以交互方式导入,就像这个一样,导入工具允许您指定数据子集以及格式化选项。
无论何时你使用像Import工具这样的交互式应用程序,你都可以自动生成MATLAB代码来捕获你在这个应用程序中完成的所有工作。这使得你的同事和你未来的自己可以很容易地重现你的结果,并将它们应用到新的数据中。
此外,文件I/O函数允许您处理包含在任何文件格式中的数据,使您能够最大程度地控制读取或写入数据。
一旦您的数据在MATLAB中,您可以使用内置的绘图函数来可视化和更好地理解您的数据。MATLAB工具栏提供了对大量可视化的方便访问,默认情况下,这些可视化被筛选为与您选择的数据兼容的可视化。您可以使用交互式和编程工具定制这些绘图。
MATLAB图库展示了MATLAB的许多可视化功能,以及可以利用自己数据的示例。
通常,您会发现实际数据包含缺失的值、异常值和其他需要解决的工件。MATLAB提供了处理数据的内置函数,如平滑、滤波、插值、卷积和快速傅里叶变换(FFTs)。在本例中,我们将使用一个实时任务,它将自动平滑该数据的过程。我们可以很容易地从各种分辨率选项中进行选择,并立即看到叠加在数据上的结果。
在清理数据之后,MATLAB为您提供了大量的分析工具和函数,以揭示趋势、测试假设和构建描述性模型。您可以使用MATLAB工具箱增强分析能力,它为许多特定于工业和应用程序的任务提供了附加工具,如机器学习、曲线和曲面拟合、信号处理和图像处理。
例如,classification learner app可以让你测试不同机器学习模型对你的数据的适应性。一旦您找到了一个工作良好的模型,您就可以导出它,以便根据其他实际数据进行验证。
MATLAB使与他人共享结果变得很容易。如果创建函数供其他人使用,可以对其进行文档记录,以便其他人更好地理解其语法和功能。
MATLAB Live脚本将MATLAB代码与自然的阅读元素(如格式化的文本、图像和LaTeX等式)结合在一起,这样您就可以用您的作品讲述一个故事。您可以将实时脚本发送给其他MATLAB用户,或者为不使用MATLAB的用户导出各种文件格式的脚本。
MATLAB使您能够利用内置工具来导入、可视化、处理和分析您的数据,以及轻松地与他人共享您的工作并生成复制您的工作的代码的功能。有关更多信息,请返回MATLAB产品页面,或查看其他视频。
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