评分:4 版本:最新版 更新时间:2021-01-14 11:21 大小:19.60G 平台:WinAll 语言:简体中文 授权:免费 类型:国产,行业软件软件介绍
matlab的占用体积很大对配置的要求也不低，建议用户在下载前可以查看对照下是否支持，它清晰可视化的图形模式能很好地协助用户处理数学中的计算建模，以及编程代码等诸多的问题，功能强大用的非常的多
matlab中文版介绍
将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。让您看到不同的算法如何处理您的数据。只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习极限软件园大数据编程和内存溢出技术。
软件主要特色
用于科学和工程计算的高级语言
用于可视化数据的图形和用于创建自定义图的工具
附加工具箱，适用于广泛的工程和科学应用
与C / C ++，Java，.NET，python，SQL，Hadoop和Microsoft Excel的接口
调整桌面环境以进行迭代探索，设计和解决问题
曲线拟合，数据分类，信号分析和许多其他特定领域任务的应用
使用自定义用户界面构建应用程序的工具
与终端用户共享软件程序的免版税部署选项
matlab免费版功能
【共享作品】
使用 软件 实时编辑器创建脚本和函数，将代码、输出和格式化文本集成到一个可执行记事本文档中。
1、新特性? 实时任务: 使用实时编辑器任务探索各个选项，并对结果和生成的代码进行预览 (R2019b)
2、隐藏代码: 在共享和导出实时脚本时隐藏代码 (R2019a)
3、保存到 Word: 将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档 (R2019a)
4、动画: 支持动画显示绘图，以呈现数据随时间发生的变化 (R2019a)
5、互式表: 以交互方式筛选表输出，然后将生成的代码添加到实时脚本 (R2018b)
【数据导入和分析】
访问、组织、清理和分析来自多个数据源的数据。
1、新特性 实时编辑器任务: 使用任务对数据进行交互式预处理并自动生成 软件 代码 (R2019b)
2、新特性 新特性?分组工作流: 使用 grouptransform (R2018b), groupcounts (R2019a), 以及 groupfilter (R2019b) 执行基于组的操作
3、数据类型 I/O: 使用专用函数读取和写入矩阵、元胞数组和时间表? (R2019a)
4、Parquet 文件支持: 读取和写入单个或大量 Parquet?文件 (R2019a)
【大数据】
只需小小变化，即可轻松拓展大数据分析。
1、自定义 tall 数组: 编写自定义算法以通过块或滑动窗口对 tall 数组进行运算（R2018b、R2019a）
2、新特性 支持 tall 数组的函数: 在更多函数中支持 tall 数组，包括 innerjoin, outerjoin, xcorr, svd, 以及wordcloud (R2018b, R2019a, R2019b)
3、自定义数据存储: 使用自定义数据存储框架，从基于 Hadoop 的数据库中读取数据 (R2019a)
4、FileDatastore 对象: 通过将文件以小块形式导入来读取大型自定义文件 (R2019a)
5、数据存储: 组合和变换数据存储 (R2019a)
【性能】
软件运行代码的速度几乎是四年前的两倍。无需对已有代码进行任何更改，即可实现提速。
1、新特性 大型数组中的赋值: 通过下标索引对大型 table、datetime、duration 或 calendarDuration 数组中的元素赋值时，性能得到改善 (R2019b)
2、uitable: 当数据类型为数值、逻辑值或字符向量元胞数组时，性能得到提升 (R2019a)
3、对大型矩阵排序: 使用 sortrows 更快地对大型矩阵的行排序 (R2019a)
4、启动: 更快启动 软件 (R2018b)
5、整体性能: 已提升实时编辑器、App 设计工具以及内置函数调用的性能 (R2018b)
【控制硬件】
控制 Arduino 和 Raspberry Pi 等常见微控制器，通过网络摄像头采集图像，还可以从智能手机的内置传感器收集数据。
1、新特性 ?低功耗蓝牙: 读写 BLE 设备 (R2019b)
2、Parrot 无人机: 通过 软件 控制 Parrot 无人机并获取传感器和图像数据 (R2019a)
3、移动设备摄像头: 在软件 Mobile 中通过移动设备摄像头获取图像 (R2019a)
4、通过 应用 Online 使用 Raspberry Pi: 通过应用 Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信 (R2018b)
5、在 Raspberry Pi 上运行代码: 将 软件 函数作为独立可执行程序部署在 Raspberry Pi 上 (R2018b)
6、支持的硬件: 支持 Arduino; Raspberry Pi; USB 网络摄像头; 以及 ThingSpeak IoT
【App 构建】
App 设计工具让您轻松创建专业应用程序，而无需事先掌握专业软件开发知识。
1、新特性 uihtml 函数: 将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序 (R2019b)
2、uitable 和 uistyle 函数: 交互式排序表中内容，并为表 UI 组件的行、列或单元格创建样式 (R2019a)
3、App 设计工具自动调整布局: 创建两栏式或三栏式应用，使之根据设备尺寸自动调整内容大小和布局 (R2019a)
4、App 设计工具网格布局: 在 App 设计工具画布上添加并配置网格布局管理器 (R2019a)
5、图窗交互: 基于使用?uifigure?函数创建的图窗，创建具有自定义鼠标和键盘交互的应用程序 (R2018b)
【数据可视化】
使用新的绘图函数和自定义功能对数据进行可视化。
1、新特性 Chart Container 类: 开发具有内置 图形行为的自定义图表 (R2019b)
2、新特性 tiledlayout 和 nexttile 函数: 在单个图窗中显示多个绘图，并改进间距、标签与注释管理以及布局调整行为 (R2019b)
3、新特性 从坐标区工具栏导出:对坐标区内容进行紧凑型裁剪，并以图像格式保存或复制 (R2019b)
4、新特性 新特性?编程式数据提示:以编程方式创建数据提示，还可在其他图表中自定义数据提示 (R2019b)
5、内置坐标区交互: 通过平移、缩放、数据提示和三维旋转（默认均启用）来探索数据 (R2019a)
【语言和编程】
使用新的数据类型和语言构造来编写运行更快、更为简明且更易维护的代码。
1、新特性 函数输入参数验证: 声明函数输入参数，以简化输入错误检查 (R2019b)
2、新特性 十六进制和二进制数: 使用十六进制和二进制字面值指定数字 (R2019b)
3、字符串数组支持: 在 Simulink 和 Stateflow 中使用字符串数组 (R2018b)
4、枚举: 通过枚举提高集合运算的性能 (R2018b)
【软件开发】
软件开发工具可帮助您管理和测试代码、与其他软件系统集成并将应用部署到云。
1、新特性 进程外执行 Python: 在进程外执行 Python 函数，以避免出现库冲突 (R2019b)
2、工程: 组织工作、自动执行任务和流程，并与团队协作 (R2019a)
3、C++ 接口: 从 软件 调用 C++ 库函数 (R2019a)
4、适用于软件的 Jenkins 插件: 运行软件 测试并生成多种形式的测试报告，包括 JUnit、TAP 以及 Cobertura 代码覆盖率报告等
5、新参考架构: 在 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上部署并运行 软件 (R2018b)
6、代码兼容性报告: 从当前文件夹浏览器生成兼容性报告 (R2018a)
软件简评
用于算法开发、数据可视化、数据分析等方面的商业数学软件，是非常多用户在使用的交互性统计工具，有需要的用户欢迎下载!
提取码：e40e
软件截图
软件综述
MATLAB中文版是一款由MathWorks公司开发的商业数学软件，专门针对科学计算、数据分析、算法开发和可视化而设计。它提供了一个直观的图形用户界面和强大的编程语言，允许用户轻松地创建和执行程序，并使用各种内置函数和工具箱来处理和分析数据。
MATLAB中文版的优点包括：
- 易于使用：MATLAB具有直观的图形用户界面，使您可以轻松地创建和运行程序，而无需深入了解编程语言。
- 强大的编程语言：MATLAB的编程语言非常强大，可以用来创建复杂的程序和算法。它支持多种编程范例，包括面向对象编程、函数式编程和过程式编程。
- 丰富的函数和工具箱：MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，涵盖了各种领域，包括数学、统计、数据分析、机器学习、信号处理、图像处理、控制系统、金融等。
- 强大的绘图功能：MATLAB的绘图功能非常强大，可以用来创建各种类型的图表和图形，包括线形图、散点图、柱状图、饼图等。
- 广泛的应用领域：MATLAB广泛应用于各个领域，包括科学研究、工程设计、金融分析、数据分析、机器学习等。
MATLAB中文版的缺点包括：
- 价格昂贵：MATLAB的价格相对昂贵，尤其对于个人用户来说。
- 学习曲线陡峭：MATLAB的学习曲线比较陡峭，尤其是对于初学者来说。
- 不适合大型项目：MATLAB不适合大型项目，因为它的内存管理机制不够健壮。
- 缺乏开源社区支持：MATLAB缺乏开源社区的支持，因此无法从开源社区中获得帮助和支持。
总体而言，MATLAB中文版是一款功能强大且易于使用的数学软件，非常适合科学计算、数据分析、算法开发和可视化。但是，它的价格昂贵且学习曲线陡峭，因此并不适合所有用户。
