可视化数学分析软件:MATLAB R2018b for Mac – Python量化投资

可视化数学分析软件:MATLAB R2018b for Mac

今天给大家带来一款苹果Mac版数学分析软件,Matlab R2018b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,得到数百万工程师和科学家信赖 ,让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代,然后自动生成 MATLAB 程序,以便对您的工作进行重现或自动处理。

MATLAB R2018b for Mac官方介绍

MATLAB R2018b for Mac是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB R2018b for Mac 新增功能

1、实时编辑器

所创建的脚本不仅可以捕获代码,还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进,并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。

2、App Designer

App Designer 让您无需成为专业的软件开发人员,即可创建专业的应用程序。拖放可视化组件来安排应用程序布局,并使用集成编辑器快速编写应用程序的行为。您可以使用 MATLAB Compiler 创建独立的桌面或 Web 应用程序以共享您的应用程序。

3、数据分析

您有了数据,不要将所有时间花费在为准备分析数据上。使用 MATLAB 中的新工具和功能来导入、清理、筛选和分组数据,并更快地开始分析。

4、大数据

无需学习大数据编程 — MATLAB 中的 tall 数组可让您使用惯用的代码和语法,即使您的数据集无法装入内存。MATLAB 支持您已在使用的存储系统,包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 Hadoop/HDFS。

5、性能

MATLAB 运行代码的速度几乎是三年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。

6、图形

MATLAB 图形系统使创建和自定义绘图变得简单,且新的默认颜色、字体和样式使您的数据更容易解读。

•  geobubble,以可视方式呈现特定地理位置的数据值

•  heatmap,创建热图

•  wordcloud,使用文本数据创建文字云图

•  polarplot,在极坐标中绘制线条

7、团队开发

随着项目规模和复杂程度的增长,MATLAB 提供了支持协作软件开发实践的能力。

8、硬件支持

MATLAB 可以控制诸如 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的流行微控制器,采集网络摄像头中的图像,甚至可以收集智能手机内置传感器中的数据。

9、数据分析

利用 MATLAB,不管您正在处理的是商业数据还是工程数据,您都可以自己做数据科学。无论是部署在传统 IT 平台上应用程序还是在嵌入式平台上应用程序,您都可以随时随地运行分析。

10、深度学习

MATLAB 使每个人都能进行深度学习,即使非专业人士也不例外。设计您自己的模型、访问最新模型或导入来自 Caffe 的预训练模型。使用 NVIDIA GPU 训练模型。自动生成嵌入式部署的 CUDA 代码。

MATLAB R2018b for Mac使用方法

设计工具中的按揭计算器 App

此 App 显示如何使用数值编辑字段创建简单的按揭摊销计算器。其中包含下列组件,用于收集用户输入、计算每月付款额,以及绘制一段时间中的本金和利息金额图:

•  数值编辑字段 – 允许用户输入贷款金额、利率和贷款期限的值。MATLAB® 会自动检查以确保值为数值并且处于 App 指定的范围内。第四个数值编辑字段显示基于输入值得出的每月付款金额。

•  普通按钮 – 执行回调函数以计算每月付款值。

•  坐标区 – 用于绘制本金和利息金额对分期付款贷款的图。

MATLAB R2018b for Mac优势特点

1、高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;

2、具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。

MATLAB R2018b for Mac应用领域

•  数值分析

•  数值和符号计算

•  工程与科学绘图

•  控制系统的设计与仿真

•  数字图像处理技术

•  数字信号处理技术

•  通讯系统设计与仿真

•  财务与金融工程

•  管理与调度优化计算(运筹学)

更新日志

1、桌面

•  实时编辑器:使用其他子标题样式组织实时脚本

•  实时编辑器:使用内部超链接在实时脚本中导航

•  实时编辑器:以交互方式过滤表格输出,然后将生成的代码添加到实时脚本中

•  实时编辑器:新建和打开现有实时脚本速度更快

•  比较工具:合并两个版本的实时脚本或函数

•  附加功能管理器:安装和管理多个版本的自定义工具箱

2、语言和编程

•  string 数组:在 MATLAB、Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组

•  枚举:通过枚举提高了集合运算的性能

3、数学

•  boundaryshape 函数:通过二维三角剖分创建 polyshape 对象

•  polyshape 对象:创建 polyshape 时,指定何时保持共线点

•  RandStream 对象:使用 Threefry 和 Philox 算法生成随机数字

•  GraphPlot 对象:通过字体属性自定义节点和边缘标签

4、图形

•  坐标轴交互:通过默认情况下启用的平移、缩放、数据提示和三维旋转来探索数据

•  坐标轴工具栏:访问和自定义每个轴对象的数据探索工具栏

•  地理图:在交互式地图上创建线条、散点图和点密度图,并控制地理坐标轴的属性

•  stackedplot 函数:绘制表格或时间表的变量,以便使用通用 x 轴进行比较

•  scatterhistogram 函数:将分组数据可视化为具有边缘直方图的散点图

•  sgtitle 函数:为子图网格创建标题

•  xline 和 yline 函数:向图中添加垂直或水平线条

5、数据导入和导出

•  导入工具:从电子表格导入时可生成改进的代码

•  基于 Web 的数据:使用 readtable、detectImportOptions、spreadsheetDatastore、imread 和 imfinfo,从 Amazon Web Services 和 Azure Blob Storage 等基于 Web 的数据源读取

•  write 函数:将各种格式的 tall 数组写入本地或远程位置

•  stlread 和 stlwrite 函数:读取和写入三角剖分的 STL(立体光刻)文件

•  TabularTextDatastore 对象:从非英语地域导入包含日期和时间的数据

6、数据分析

•  grouptransform 函数:按组转换表或时间表数据

•  groupsummary 函数:在矩阵上执行组摘要计算

•  tall 数组:写入自定义算法以在 tall 数组上运算

•  tall 数组:更多函数支持对 tall 数组进行运算,包括 conv2、wordcloud 和 groupsummary

•  rmoutliers 函数:删除数组、表或时间表中的异常值

•  islocalmin 和 islocalmax 函数:为峰度计算指定一系列数据

•  表和时间表元数据:存储每个变量的自定义元数据

•  timetable 数据类型:使用常规时间步长存储行时间时节省内存

7、应用构建

•  应用设计工具:在应用设计工具画布上添加和配置日期选择组件

•  uigridlayout 函数:使用网格布局管理器配置应用布局

•  滚动容器:针对图、面板、选项卡和按钮组容器启用滚动

•  图交互:使用通过 uifigure 函数创建的图,借助自定义鼠标和键盘交互来创建应用

•  工具提示:为应用中的 UI 组件创建自定义工具提示

•  已部署 Web 应用:使用 uigetfile 和 uiputfile 函数,访问已部署 Web 应用中的文件

8、性能

•  启动:已提高 MATLAB 启动速度

•  执行引擎:使用冒号运算符时,索引大数组的性能得到提高

•  执行引擎:内置函数调用速度加快

•  实时编辑器:新建和打开现有实时脚本速度更快

•  枚举:通过枚举改进了集合函数性能

9、硬件支持

•  MATLAB Online:通过 MATLAB Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信

•  iOS 和 Android 传感器:在您的设备没有网络访问权限时获取传感器数据

•  iOS 和 Android 传感器:将传感器日志从设备上传到 MATLAB Drive

10、高级软件开发

•  Python 接口:在 MATLAB 和 Python 之间传递多维数字或逻辑数组

•  C++ MEX API:使用 C++ API 从 MEX 文件中异步调用 MATLAB

•  单元测试框架:通过更多插件和更智能的调度并行运行测试

•  性能测试框架:通过 TestCase.keepMeasuring 方法更准确地测量快速代码的执行时间

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Scrapy
0 条回复 A 作者 M 管理员
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