MATLAB虽然强大，但是很好用，尤其是R2013a之后，更容易上手。现在，使用MATLAB的一个想法是像使用Word一样使用MATLAB。对于没用过MATLAB的模具朋友来说，也很容易上手。
1.MATLAB的功能
想要使用MATLAB，首先要知道MATLAB有哪些功能。图1显示了MATLAB家族产品的结构，其中包含了很多工具箱，因此其应用领域非常广泛。在各个行业和学术机构中，工程师和科学家使用MATLAB大大提高了工作效率。知道了MATLAB有哪些功能，你就知道在什么情况下可以使用MATLAB。看这张图就知道了，不管你从事什么行业，只要涉及科学计算或者工程设计，都可以用MATLAB。
图1 MATLAB系列产品结构图
2.快速启动案例
MATLAB虽然是一个程序开发工具，但它仍然是一个工具，所以它可以像其他工具(如Word)一样简单易用。传统的学习MATLAB的方式一般是从学习MATLAB的基础知识开始，比如MATLAB矩阵运算、绘图、数据类型、程序结构、数值计算等等。学习这些知识的目的是为了能够使用MATLAB，但是即使学了之后，很多人仍然没有信心能够独立自如地使用MATLAB。这是因为当我们学习这些知识的时候，目标是虚无的，不是一个具体的目标。具体目标应该是解决某个问题。
虽然我用MATLAB很多年了，但是我记得的MATLAB命令不超过20个。每次都是靠几个常用的命令一步步实现各种项目。所以用MATLAB不用积累那么多知识，掌握几个MATLAB的技巧就可以了。下面将带你通过一个小项目，一步步用MATLAB解决一个实际问题，假设我们都是MATLAB的业余爱好者(还没到菜鸟水平)。
我们要解决的问题是：知道股票的交易数据：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和换手率，尝试某种方法来评估这只股票的价值和风险。
这是一个开放性的问题，但更好的方式是用量化的方式来评估股票的价值和风险，所以是典型的科学计算问题。通过对MATLAB函数的介绍，我们可以肯定MATLAB可以帮助我们(选择合适的工具)。
现在先抛开MATLAB，我们来看一个科学计算问题的典型处理流程。一个典型科学计算的流程如图2所示，即数据采集、数据探索和建模，最后是结果共享。
图2 MATLAB典型科学计算流程
现在按照这个流程，看看如何用MALTAB实现这个项目。
第一阶段：从外部读取数据
对于一个门外汉来说，不知道怎么用命令来操作，但是电脑操作的经验告诉我们，当我们不知道怎么操作的时候，不妨试试正确的按钮，所以：
第1.1步：选中数据文件，右键单击，弹出右键列表。您将很快发现一个“导入数据”菜单，如图3所示。
图3启动导入数据引擎示意图
步骤1.2:点击“导入数据”按钮，你很快就会发现它充当了一个导入数据引擎，如图4所示。
图2-4导入数据界面
图4导入数据界面
步骤1.3:请看图4。右上角只有一个“导入选中内容”按钮，可以直接点击。我们很快就会发现，导入的数据会显示在MATLAB的工作区中(当前内存中的变量)，并表示为列向量，因为默认的数据类型是“列向量”。当然，也可以选择其他数据类型。你不妨做一些实验，观察选择不同数据类型后结果的差异。至此，第一步数据采集完成。
第二阶段：数据探索和建模
现在，让我们回到问题上来。对于这个问题，我们的目标是评估股票的价值和风险，但是现在不知道怎么评估。MATLAB是一个工具，它不能代替我们对哪种方法进行评估的决策，但是它可以帮助我们得到合适的方法。这是数据探索的工作。让我们试试如何在MATLAB中探索和建模数据。
第2.1步：查看数据的统计信息，了解我们的数据。具体操作方法是双击工具区(直接双击这三个字)，然后你会得到所有变量的详细统计。通过查看这些基本的统计信息，我们可以快速了解我们正在研究的第一层次的数据。当然只是粗略浏览，除非这些统计数据对某个问题有重大意义。数据的统计信息是理解数据的基础，但不够直观。更直观、更容易发现数据规律的方法是数据可视化，即以图形的形式呈现数据信息。我们将尝试用MATLAB可视化这些数据。
因为变量很多，所以有必要对这些变量进行初步的梳理。对于这个问题，我们一般关心收盘价随时间的变化趋势，这样可以初步选取日期(DateNum)和收盘价(Pclose)作为重点研究对象。也就是说，下一步就是把这两个变量可视化。
对于一个新手来说，我们还不知道怎么画。不过没关系，新版MATLAB提供了更强大的绘图功能3354“绘图”面板，这里提供了非常丰富的图形原型，如图5所示。
图5 MATLAB绘图面板中的图例
请注意，在工作区中选择变量之前，绘图面板中的这些图标不会被激活。接下来，您可以选择一个喜欢的图标进行绘制。一般可以直接选择第一个(剧情)看效果，然后浏览整个面板看有没有更合适的。我们来做画图操作。
步骤2.2:选择变量DataNum和Pclose，并在绘图面板中的单台机器上绘制图标。您可以立即获得这两个变量的可视化结果，如图6所示。同时，你也可以在命令窗口区域显示绘制此图的命令：
plot(DateNum，Pclose)
图6由绘图图标绘制的原图
所以我们知道，下次画这样的图，直接用plot命令就行了。一般这样画出来的图纸往往达不到我们的要求，比如我们想改：
(1)曲线的颜色、线宽和形状；
(2)坐标轴的线宽和坐标，增加坐标轴的描述；
(3)在同一坐标轴上画多条曲线。
此时，我们需要更多地了解命令图的使用方法，然后通过MATLAB强大的帮助系统来帮助我们达到预期的效果。可以直接获得帮助的两个命令是doc和help。对于新手来说，建议使用doc，因为doc直接在帮助系统中打开一个命令的指令，不仅完整，而且有应用实例，这样你就可以“画虎为猫”，直接引用实例，从而快速将实例转化为你需要的代码。
接下来要考虑如何评估股票的价值和风险。
从图6可以看出，对于一只好的股票，我们希望股票的涨幅越大越好。在数学中，曲线的斜率越大越好。对于风险来说，最大回撤比较合适。我们一个一个来。我们先来看看如何计算曲线的斜率。对于这个问题，比较简单。由于数据的可视化结果显示数据近似线性，我们不妨用多项式拟合来拟合重组数据的方程，这样就可以得到斜率。
怎么贴合？对于新手来说，不知道用什么命令。现在，您可以再次使用帮助系统。点击MATLAB主面板上的“Help ”(靠近右侧)打开帮助系统。在搜索框中搜索多项式拟合的英文单词“polyfit”，可以立即列出与该关键词相关的帮助信息。同时，你很快会发现，正好有一个叫polyfit的命令。果断点击这个命令，进入这个命令的使用页面，知道这个命令的用法，就可以直接使用了。也可以直接找到喜欢的案例，然后直接复制案例中的代码，修改数据和参数。
Step2.3:通过命令帮助搜索多项式拟合，并计算股票的价值，具体代码是：
p=polyfit(DateNum，Pclose，1)；%多项式拟合 value=p(1)%将斜率赋值为股票的值\ nvalue=\ n 0.1212 \步骤2.4:使用类似的方法，可以快速得到计算最大回撤的代码：
MaxDD=最大下降(Pclose)；%计算最大回撤 risk=MaxDD%将最大回撤赋值给risk作为股票的风险risk= 0.1155这里我们找到了一种评估股票价值和风险的方法，可以用MALTAB实现。但是我们都是在命令行实现的，不能轻易修改代码。MATLAB最经典的用法就是脚本，因为脚本不仅可以完整的呈现整个问题的解，而且便于维护、改进和执行，有很多优点。所以当我们的探索开发工作比较成熟的时候，通常会把这些有用的程序进行总结整理，形成脚本。现在我们来看看如何快速开发一个脚本来解决这个问题。
第2.5步：和第1.1步一样，重新选择数据文件，右键点击“导入数据”菜单。启动导入数据引擎后，选择“生成脚本”，将得到导入数据的脚本并保存。
步骤2.6:从命令历史中选取一些有用的命令，复制到步骤2.5中得到的脚本中，这样就可以很容易地得到一个解决这个问题的完整脚本，如下图：
%% MATLAB入门案例%%导入数据clc，clear，close all %导入数据\ n [~，~，raw]=xlsread ('sz00004.xls '' sheet1 '' a2:H99 ')； %创建输出变量\ n data=shape([raw {:}]，size (raw))。%将导入的数组赋给列变量名Date=data(:1)。DateNum=data(:2)；\ nPopen=data(:3)；Phigh=data(:4)；\ nPlow=data(:5)；Pclose=data(:6)；\ nVolum=data(:7)。Turn=data(:8)；%清除临时变量清除原始数据； %% Data Exploration figure%创建新的图像窗口plot(DateNum，Pclose，' k')%更改图形的黑色(打印后不失真)\ ndatetick ('x '' mm ')；%白化日期显示类型\ NX label(' date ')；% x轴说明\ n标签('收盘价')；% y轴描述figure bar(Pclose)%作为比较图%%股票价值评估p=polyfit(DateNum，Pclose，1)；%多项式拟合，%分号用于不在命令窗口显示执行结果P1=polyval(p，DateNum)；%获取多项式模型的结果\ nfigure \ nplot (datenum，P1，datenum，pclose，' * g ')；%模型和原始数据之间的比较value=p(1)%将斜率赋值为股票的价值。%%股票风险评估\ nmax DD=max draw down(Pclose)；%计算最大回撤risk=MaxDD%将最大回撤赋值给risk作为股票的风险至此，数据探索和建模的第二阶段完成。
第三阶段：释放
当项目的主体工作完成后，就会进入项目的发布阶段，换句话说，就是展示项目的成果。下面将延续上面的案例，介绍如何通过MATLAB的publish函数快速发布报表。
步骤3.1:在脚本编辑器的发布面板中，从发布按钮(最右侧)的下拉菜单中，选择编辑发布选项，这将打开发布的配置面板。
第3.2步：根据自己的要求选择合适的“输出文件格式”。默认是html，但是常用的是Word格式，因为Word格式编辑起来比较方便，特别适合写报告或者论文。然后点击“发布”按钮，就可以运行程序，得到详细的运行报告，包括内容、实施过程、主要结果和图表。此时，您还可以配置其他选项来控制是否显示代码。
至此，整个工程完成。我们可以发现，在这个过程中，我们不需要记住很多MATLAB命令。只需几个命令，MATLAB就能帮助我们完成我们想要做的事情。通过这个项目，我们可以有这样的基础知识。第一，MATLAB的使用真的很简单，就像一般的办公工具一样好用；第二，在做项目的过程中，思路是核心，我们只是用MATLAB快速实现我们想做的事情。
3.引进后的改进
快速入门是为了我们快速建立对MATLAB使用的信心。有了自信，提高是自然而然的事情。为了帮助读者更自如地应用MATLAB，下面给出一些入门后提高MATLAB使用水平的建议：
首先要知道MATLAB最常用的操作技巧和知识点，基本上是每个项目都会用到的最基本的技能。入门之后再看看MATLAB的基础知识(帮助系统里有语言基础)，视角就完全不一样了，就是那种其他的山都显得天底下的矮子。it’很平静。
二是了解MATLAB的开发模式，这样无论多复杂的项目都能灵活面对。MATLAB的开发方式请参考《大数据挖掘：系统方法与实例分析》第三章，或者MathWorks官网关于MATLAB程序开发技巧的视频。点击阅读原文观看视频。
第三，在实践中学习，积累经验和知识，拓展MATLAB的外延。
根据以上三点，你可以逐渐成为MATLAB高手，至少你可以自信地使用MATLAB。
数学建模入门
中国教育新闻网讯(记者焦)由高等教育出版社和全国大学生数学建模竞赛组委会联合举办的“数学建模大讲堂”公益直播将于4月7日启动。
为迎接2022年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛，推进数学建模课程建设，让广大大学生更好地了解数学建模竞赛，在竞赛中取得好成绩，高等教育出版社、全国大学生数学建模竞赛组委会特开设本报告厅。
“数学建模大讲堂”共八期，时间为2022年4-6月。浙江大学陈叔平教授、清华大学蒋启元教授，全国大学生数学建模竞赛组委会顾问(《数学模型（第五版）》，主编，国内影响最大、应用最广的数学建模教材)，以及全国著名教学名师、国防科技大学吴孟达教授、全国大学生数学建模竞赛组委会委员、复旦大学蔡志杰教授等七位数学建模领域的权威专家将依次授课。高等教育出版社官方微博、数字高等教育视频号、高等教育自习室视频号全网直播，高等教育电子音像出版社官方微信官方账号每期预告、精彩回放。
“数学建模大讲堂”的内容和时间安排
“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛是我国规模最大的基础学科竞赛之一。以“创新意识、团队精神、重在参与、公平竞争”为宗旨，在发掘学生兴趣和潜能的基础上，培养学生的创造性思维，引导学生全面发展，具有重要意义。