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关于MATLAB编程，关于Mathworks官方的Cody，如果您希望有所了解并和全世界的高手“肩并肩”，这本书一定能不负你望。两位作者在各大MATLAB论坛任版主多年，都是MATLAB骨灰级用户，他们用平实的语言，剖析MATLAB的本质和系列编程技巧，因此，编程在这本书里是有趣的，让人欲罢不能的。MATLAB中文论坛为本书设有专门的交流版块，您有任何与本书有关的疑问，敬请来询。 ；
内容简介
本书使用MATLAB*版本2016a，拣选Mathworks官方群组Cody中一些有趣的代码问题，分6章讲解这些优秀示例代码中使用数组、字符串操作、正则表达式以及匿名函数等方面的MATLAB编程技巧，并对其中较为典型和精彩的用法做扼要点评，对一些复杂思路或代码的细节和步骤，还逐一展开了延伸分析，使学习MATLAB编程的用户，能迅速体会MATLAB矢量化编程语言的基本特色。
本书适合所有MATLAB编程爱好者和使用MATLAB的不同专业大学生阅读，还可供研究生、科研工作人员及高校教师参考。
作者简介
马良：祖籍甘肃临洮，任教于新疆工程学院，副教授，东北大学博士研究生。自从2003年接触MATLAB后，便沉迷其中，虽闭门造车经年，但对MATLAB语言的喜好未改。作为普通高校教师，在平时的教学中，一直不遗余力地推广使用MATLAB更好地完成专业教学、学习和科研工作。
祁彬彬：毕业于中国石油大学(北京)地球探测与信息技术专业，毕业后一直从事石油软件研发工作。曾多次参加数学建模比赛，并获得全国一等奖、二等奖多次。近10年来，一直活跃在MATLAB的各大论坛，担任版主职务。在MATLAB官方的Cody程序解答活动中，目前排名全球第二。
目录
第1章数组操作初步·1
1.1数组基础训练：算盘里的学问·1
1.1.1逐列循环结合正反向搜索·3
1.1.2利用累积乘积函数cumprod·6
1.1.3构造特殊的乘积因子·7
1.2数组基础训练：非零元素赋值为1·8
1.2.1循环 判断·8
1.2.2利用逻辑判断 矢量索引·9
1.2.3利用abs和sign·9
1.2.4min函数更改nanflag设置参数·10
1.3数组基础训练：将指定元素换成0·11
1.3.1循环 判断·12
1.3.2高低维索引转换后赋值·13
1.3.3利用bsxfun单一维扩展构造逻辑判断条件·15
1.3.4利用sparse函数对全零稀疏矩阵相关元素赋值·16
1.3.5利用累积方式构造向量的accumarray函数·17
1.4数组基础训练：正反对角线互换·19
1.4.1寻找元素行列索引关系循环赋值·20
1.4.2利用低维索引查找正反对角元素关系赋值·20
1.4.3结合逻辑数组或点乘构造对角线元素·21
1.4.4利用逻辑“或”操作·26
1.5数组基础训练：寻找真约数·28
1.5.1函数factor和组合命令nchoosek·28
1.5.2最大公约数命令·29
1.5.3含求余函数mod和rem的逻辑判断·30
1.6数组基础训练：康威的《生命游戏》·31
1.6.1枚举·32
1.6.2循环·34
1.6.3叠加与卷积·35
1.7数组基础训练：寻找最大尺码的“空盒子”·40
1.7.1循环·41
1.7.2利用conv2函数·42
1.8数组基础训练：寻找对角线上的最多连续质数·47
1.8.1卷积命令·48
1.8.2灵活的max diff find函数组合·53
1.9数组基础训练：扫雷棋盘模拟·59
1.9.1循环遍历元素 判断·60
1.9.2构造三对角矩阵的连乘方案·62
1.9.3利用卷积命令conv2·62
1.10数组基础训练：移除向量中的NaN及其后两个数字·65
1.10.1循环·66
1.10.2矢量化索引操作·67
1.11数组基础训练：把NaN用左边相邻数字替代·70
1.11.1循环 判断·70
1.11.2利用cumsum构造符合要求的索引·72
1.12数组基础训练：涉及类型转换的数据替代·75
1.12.1利用循环判断·76
1.12.2cellfun赋值符合条件的索引位元素·77
1.12.3利用原逻辑索引在cell数组中引用赋值·77
1.12.4统一逻辑索引以多输出方式赋值·77
1.13数组基础训练：递归中的输入输出变量交互·79
1.14小结·81
第2章字符串操作初步·82
2.1字符串基础训练：字符取反的七种武器·82
2.1.1利用循环 判断的传统方式·84
2.1.2矢量化索引与不同函数组合的替换取反·85
2.1.3函数sprintf 逻辑索引构造·85
2.1.4函数char 逻辑数组 四则运算符的多种字符串构造方式·87
2.1.5冒号操作做字符格式归并 ASCII码值运算转换·88
2.1.6函数num2str及其灵活的设定参数·90
2.1.7构造字符向量以输入做逻辑索引取反·91
2.2字符串基础训练：星号排布·92
2.2.1循环·93
2.2.2矢量化构造方式·95
2.3字符串基础训练：“开心”的2013·95
2.3.1
循环 利用函数unique判断·96
2.3.2循环 num2str转化年份为字符串分离数字·96
2.3.3num2str分离数字 排序做差·97
2.4字符串基础训练：寻找“轮转”的子字符串·99
2.4.1几种不同的循环方式·100
2.4.2利用卷积命令conv2 测试矩阵·105
2.4.3利用cellfun strfind 测试矩阵gallery·105
2.5字符串基础训练：猜测密码·106
2.5.1循环 判断·107
2.5.2矢量化索引方式·108
2.6字符串基础训练：用指定数量填充字符·108
2.6.1循环判断及repmat扩展序列·109
2.6.2利用索引构造扩展·110
2.6.3try流程省略判断 函数strjoin拼接向量·110
2.6.4利用2015a版本中的新函数repelem·112
2.7字符串基础训练：带判断条件的字符串替代·112
2.7.1循环 判断·113
2.7.2矢量化索引构造·114
2.8字符串基础训练：抽取指定位数数字组成向量并排序·116
2.8.1floor log10 mod组合·117
2.8.2转换为字符串提取单字符·118
2.9字符串基础训练：二进制字符中查找最长的“1”序列·122
2.9.1查找逻辑索引做差·123
2.9.2字符匹配方式处理字符串·124
2.9.3查找字符替换为空格·125
2.10字符串基础训练：剔除指定数字的序列求和·126
2.10.1利用log10或mod等函数的数值处理·126
2.10.2利用进制转换函数dec2base·128
2.10.3利用数值转字符函数num2str构造逻辑索引·129
2.11字符串基础训练：元胞数组内字符串的合成·129
2.11.1函数sprintf·130
2.11.2利用向量的列排布变维·131
2.11.3函数strjoin·132
2.12小结·133
第3章数组操作进阶：扩维与构造·134
3.1关于矩阵维数扩充的预备知识·135
3.1.1repmat函数·135
3.1.2索引构造·135
3.1.3kron函数扩维·136
3.1.4meshgrid和ndgrid函数扩维·137
3.1.5矩阵外积·139
3.1.6bsxfun函数矩阵扩维·139
3.1.7其他思路·145
3.1.8扩维思路的总结·145
3.2数组训练进阶：向量数值为长度的扩维·146
3.2.1循环·147
3.2.2利用arrayfun扩维·148
3.2.3利用repmat扩维·148
3.2.4利用meshgrid和ndgrid扩展矩阵索引·149
3.2.5利用bsxfun扩维·150
3.3数组训练进阶：求和与构造·151
3.3.1直接索引法·151
3.3.2加法中的减法·152
3.3.3中部元素置零·153
3.3.4测试矩阵构造·153
3.3.5卷积和滤波命令·157
3.4数组训练进阶：“行程长度编码”序列构造·160
3.4.1利用循环拼接repmat扩展矩阵·161
3.4.2索引扩维、arrayfun扩展和cell2mat拼接·161
3.4.3按reshape变维向量循环处理·161
3.4.4递归·162
3.4.5直接调用函数repelem·163
3.5数组训练进阶：“行程长度编码”的反问题·163
3.5.1循环拼接向量·164
3.5.2利用矢量化多次寻址构造序列·165
3.6数组训练进阶：孤岛测距·166
3.6.1序列1,0元素索引位相减取最小值·166
3.6.2直接处理每段“安全”区域·167
3.6.3利用相邻项数值的构造和比较·168
3.6.4利用滤波函数filter2·168
3.7数组训练进阶：生成索引数自扩展序列·170
3.7.1循环拼接·171
3.7.2利用测试矩阵hankel·172
3.7.3利用上三角矩阵函数triu meshgrid构造·172
3.8数组训练进阶：指定子向量长度求均值·173
3.8.1循环逐段求均值·174
3.8.2利用频数累加函数accumarray·174
3.8.3利用测试矩阵hankel·176
3.8.4利用卷积系列命令·177
3.9数组训练进阶：统计群组数量·177
3.9.1循环拼接向量·178
3.9.2涉及排重命令unique的几种解法·179
3.9.3利用累积求和函数cumsum与diff·181
3.10数组训练进阶：对角矩阵构造·181
3.10.1矩阵叠加·182
3.10.2借助特殊矩阵构造·185
3.10.3循环处理构造思路·187
3.11数组训练进阶：在时间序列中插入0元素·187
3.11.1指定位置赋值·187
3.11.2增加0元素用reshape变维·189
3.11.3循环·190
3.11.4利用kron函数扩展矩阵·190
3.11.5正则替换·191
3.12数组训练进阶：Bullseye矩阵构造·191
3.12.1工具箱特殊函数·192
3.12.2利用特殊矩阵构造·194
3.12.3基本数列构造并矢量化扩维·195
3.12.4递归、判断与循环·199
3.13数组训练进阶：Bullseye矩阵构造扩展之一·200
3.13.1利用求余命令mod或rem获得矩阵数值·200
3.13.2利用循环逐元素赋值·203
3.14数组训练进阶：Bullseye矩阵构造扩展之二·204
3.14.1ndgrid对“基”序列扩维·204
3.14.2利用测试矩阵spiral试凑·204
3.15数组训练进阶：Bullseye矩阵构造扩展之三·205
3.15.1构造“基”序列扩维·206
3.15.2特殊矩阵构造·209
3.15.3递归与循环·209
3.16数组训练进阶：Bullseye矩阵构造扩展之四·210
3.16.1循环·211
3.16.2向量组合 meshgrid函数构造·212
3.16.3bsxfun扩维·214
3.16.4测试矩阵spiral试凑·214
3.17数组基础训练：最小值替换为行均值·215
3.17.1循环与矢量化函数二者的结合·216
3.17.2利用高低维索引转换函数sub2ind·217
3.17.3利用稀疏矩阵构造指定位置索引·217
3.17.4bsxfun单一维扩展构造索引·217
3.17.5累积最值函数cummin·218
3.18数组训练进阶：矩阵元素分隔——“内向”的矩阵·219
3.18.1循环 判断·220
3.18.2利用函数kron扩维·221
3.18.3利用索引构造变换对新矩阵赋值·223
3.18.4利用稀疏矩阵命令sparse构造·225
3.18.5利用累积求和命令accumarray·226
3.19数组训练进阶：矩阵分块均值——“外向”的矩阵·227
3.19.1循环逐个元素查找相邻索引号·227
3.19.2利用circshift函数换序叠加·228
3.19.3利用二维卷积和滤波函数·229
3.20小结·229
第4章字符操作进阶：正则表达式·231
4.1闲话正则·231
4.2灵活的正则语法·232
4.2.1元字符·232
4.2.2转义字符·234
4.2.3匹配次数·234
4.2.4模式·236
4.2.5分组运算·237
4.2.6关于锚点·239
4.2.7左顾右盼·239
4.2.8逻辑与条件运算·240
4.2.9标记操作·241
4.2.10动态正则表达式·243
4.2.11注释与搜索标识·246
4.3正则表达式基础：元音字母计数·248
4.3.1其他解法·249
4.3.2正则解法·251
4.4正则表达式基础：所有的字母都是大写吗？·252
4.4.1其他解法·252
4.4.2正则解法·254
4.5正则表达式基础：移除字符串中的辅音字母·255
4.5.1其他解法·255
4.5.2正则解法·258
4.6正则表达式基础：首尾元音字母字符串的查找·260
4.6.1其他解法·261
4.6.2正则解法·262
4.7正则表达式基础：提取文本数字求和·263
4.7.1其他解法·263
4.7.2正则解法·265
4.8正则表达式基础：钱数统计·267
4.8.1其他解法·268
4.8.2正则解法·271
4.9正则表达式基础：文本数据的“开关式”查找替换·274
4.9.1其他解法·275
4.9.2正则解法·275
4.10正则表达式基础：剔除且只剔除首尾指定空格·279
4.10.1其他解法·280
4.10.2正则解法·283
4.11正则表达式基础：电话区号查询·284
4.11.1其他解法·284
4.11.2正则解法·287
4.12正则表达式基础：字母出现频数统计·288
4.12.1其他解法·289
4.12.2正则解法·292
4.13正则表达式基础：翻转单词（不是字母）次序·294
4.13.1其他解法·294
4.13.2正则解法·296
4.14正则表达式基础：寻找最长的“回文”字符·298
4.14.1其他解法·298
4.14.2正则解法·299
4.15正则表达式基础：求解“字符型”算术题·301
4.15.1其他解法·301
4.15.2正则解法·304
4.16本书前三章中一些问题的正则解法308
4.16.1正则表达式重解例1.12·308
4.16.2正则表达式重解例2.1·309
4.16.3正则表达式重解例2.5·310
4.16.4正则表达式重解例2.6·310
4.16.5正则表达式重解例2.8·312
4.16.6正则表达式重解例2.9·313
4.16.7正则表达式重解例2.10·314
4.16.8正则表达式重解例3.5·315
4.16.9正则表达式重解例3.6·315
4.16.10正则表达式重解例3.7·319
4.17小结·319
第5章多维数组漫谈·320
5.1多维数组基础·321
5.2多维数组问题1：扩维·328
5.2.1利用kron和reshape函数·330
5.2.2利用cat函数·332
5.2.3利用bsxfun和shiftdim函数·337
5.2.4利用convn和shiftdim函数·340
5.3多维数组问题2：“乘”操作·340
5.3.1循环和分情况判断的基本方法·341
5.3.2点积单独构造维数向量与循环的组合·343
5.3.3利用高、低维索引变换·343
5.3.4cell数组结构与repmat函数组合·346
5.3.5cell数组结构 扩维·349
5.4多维数组问题3：高维数组的矢量化索引寻址·352
5.4.1permute做源数据维度变换的不同方式·354
5.4.2索引分组·360
5.5小结·361
第6章匿名函数专题·362
6.1匿名函数探析·362
6.1.1基本应用·362
6.1.2匿名函数嵌套构造函数在程序编写中的应用·364
6.1.3匿名函数与参数传递·367
6.1.4匿名函数进阶·376
6.2匿名函数应用：函数迭代器·381
6.2.1循环求解的多个变体·381
6.2.2递归思路及引申·382
6.3匿名函数应用：返回多输出·385
6.3.1利用匿名函数创建多输出句柄·385
6.3.2利用匿名函数构造更灵活的任意数量输出·390
6.4匿名函数应用：复合句柄·393
6.4.1利用子函数·394
6.4.2利用匿名函数构造·395
6.5匿名函数应用：斐波那契数列求值·400
6.5.1几种不用匿名函数定义句柄的解法·401
6.5.2使用匿名函数构造序列的相关算法·404
6.6匿名函数应用：斐波那契数列构造·406
6.6.1不使用匿名函数的几种求解思路·407
6.6.2使用匿名函数构造受控句柄的几种解法·409
6.7匿名函数应用：函数执行计数器中的匿名函数传参机理·410
6.7.1save load存储调用变量·412
6.7.2图形句柄·413
6.7.3随机数控制器rng·414
6.7.4全局变量定义“global”·416
6.7.5匿名函数句柄传递计数结果·417
6.8小结·423
参考文献·424
前沿
学习MATLAB，从来不是“学习MATLAB”这么简单。
从一开始，对它的学习就和所学专业领域的相关理论同步，在学习阶段对它们的理解又交错生长、相互促进。毫无疑问,专业问题的研究处于核心主体地位，它高于对一个具体工具软件的钻研，但我们往往需要让公式、语言描述等，能以MATLAB作为媒介，解释、模拟、甚至预测事物运转的规律和真相。但这对于多数未必见长于编程的工程师，或者非计算机专业的高校大学生，具有一定的挑战性。
所以这时，学习方法就显得更加重要，人常说“工欲善其事，必先利其器”，可遇到的麻烦却往往是“器利，工未驭之以确法，致事不善”。层出不穷、匪夷所思的代码问题，往往是学习MATLAB伊始，没养成良好的编程习惯、没按正确方法发挥MATLAB特点所致。“良好习惯”或“正确方法”，并不仅仅是“每行代码都加注释”、“写一行隔个空行”等，当然，良好的编程习惯对代码后期维护调试大有好处，但这不是本书重点探讨的问题。我们要说的是：深入了解乃至掌控MATLAB函数，达到有效、简捷地用代码解决问题之目标。要达到这样的程度，恐怕要从调用方式到搭配组合再到执行效率，完整透彻理解MATLAB一些常用函数命令后，才能做到。很多人以为不难，认为看看命令帮助，学几个常见调用格式，写出程序，没有红色出错警示，就算大功告成了。
真是这样吗？举例而言：其实相当一部分用过MATLAB软件，哪怕使用多年的用户，对MATLAB的常用命令也都未必谈得上熟悉。不信？不妨试试下面这个对带有“非数”的数列求和的问题：
源代码1:带有非数时的求和
1 >；>； a=[1:5,NaN,7]
2 a =
3 1 2 3 4 5 NaN 7
4 >；>； sum(a)
5 ans =
6
源代码1 说明，当元素序列中存在特殊元素“NaN”时，原有的代数运算规则将发生变化，比如：NaN 1=NaN，NaN inf=NaN(NaN的详细介绍见1.11.2 小节)。但在实际运算中这往往没有意义，我们可能更多需要的是统计除“NaN”之外的其他元素之和。
很多人想到循环遍历判断每个元素是否为“NaN”：
源代码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)
源代码2 用循环遍历序列的每个元素，通过命令isnan判断每个元素是否为“NaN”，如果是用0替换，最后求和。
对于没怎么接触过MATLAB的读者而言，源代码2 貌似不错：一个程序用到循环、判断两种流程，甚至还有isnan这样“高端大气上档次”的逻辑命令。但更加了解MATLAB矢量化操作的用户都知道，函数isnan支持矢量化逻辑操作，循环、判断流程可以全部去掉。
源代码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)))
当然，在已知数组确定为正的情况下，isnan可用大于零的逻辑判断：(=0)代替，这是针对具体问题的特殊构造。
到此，即使具有一定MATLAB使用经验的读者，可能都会认为已经简无可简了，但重读求和命令sum后，你会发现MATLAB给这个使用频率最高的函数，悄然加上了后置辨识参数“nanflag”，专门用于判定数组或者矩阵求和过程是否应当略过“非数”。它有两个选项：“{includenan}|omitnan”，花括号内的是默认值，这也是为什么直接对数组求和而得到的结果却是“NaN”的原因，所以用sum求和时，把“nanflag”后置识别参数换为第二项，也就是“omitnan”，可直接得解。
源代码4:除“NaN”以外元素的求和——方法3
1 a=[1:5,NaN,7]；
2 Result=sum(a,omitnan)
是不是更简单了呢？我们可以举一反三，不仅求和函数，在max、min、mean、std、cov等不少经常使用的命令中也有类似的“非数”辨识参数选项，有兴趣的话可以在帮助中搜索“nanflag”查看更详细的内容。仍以sum命令为例，有点基础的读者都知道MATLAB中的运算是以列为第一方向的，所以sum对于矩阵是按列求和的，如果要求按行求和，很多人会习惯性地先转置再求和：
源代码5:矩阵按行求和——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函数中有一个维度指定的后缀参数“dim”，就省去了从外部转置的步骤：
源代码6:矩阵按行求和——方法2
1 >；>； sum(a,2)
2 ans =
3 36
4 26
5 16
6 28
源代码6 中通过第2 个参数指定了求和方向为第2 维度，即列方向。
一些读者觉得两种方法其实一样，第2种方法无非在内部做转置，与单独在外部做转置的方法“殊途同归”。这里要指出的是，两种方法原理上有很大区别：一方面，强调尽可能多运用相对高效的内置函数，能在内部解决的问题尽量不放在函数外部；另一方面，也是更重要的，当矩阵维度进一步扩展时，前一种方法自动失效，比如对三维矩阵(× n × )，如需按第3维度求和，则可深入到元素做遍历循环：
源代码7:三维矩阵按“页”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
如果知道高低维索引转换命令ind2sub的用法，则二重循环降至一重也未尝不可：
源代码8:三维矩阵按“页”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
不过在循环机制下，还是按页整体求和相对直观和高效，毕竟MATLAB支持同维矩阵元素的对位相加：
源代码9:三维矩阵按“页”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
若对多维矩阵操作命令有一定基础，则把数据按问题要求变维再求和也能达到要求：
源代码10:三维矩阵按“页”求和——方法4
1 squeeze(sum(permute(a,[3,2,1])))
在源代码10 中，按照sum的求和顺序，先用permute重排多维数组求和，再用squeeze压缩多维矩阵还原为结果。上述对多维矩阵在高维度上的求和，明显感到循环遍历元素、变维等办法都很繁琐，其实只要更改sum默认维度参数“dim”，源代码710遇到的问题就都能避免：
源代码11:三维矩阵按“页”求和——方法5
1 sum(a,3)
如果对MATLAB的cell数据结构理解更多一些，则会发现一些涉及cell数据结构的命令也具有数据打乱重组的方式，求和则可通过cellfun函数调用求和句柄对归并数据完成操控：
源代码12:三维矩阵按“页”求和——方法6
1 cellfun(@sum,num2cell(a,3))
以上是求和命令sum的应用示例，此外，分析时间序列的工具箱(FinancialToolbox)函数nansum同样可以指定维度，并自动忽略数据中的“NaN”求和，感兴趣的读者可在“帮助”中查看。另外，如果今后对MATLAB函数有了更深入透彻的认识，涉及数据的重组归并还可参照accumarray、splitapply等函数。
从上述矩阵求和例子能看出：一方面，掌握MATLAB函数是长期累积的过程，很多甚至是十分常见的命令，其调用方法也会随版本更替不断“进化”，需要不断学习和体会，并没有一劳永逸的捷径；另一方面，不少省时省力的扩展方法也说明，钻研内置函数是有潜力可挖的。此外，也建议读者朋友在条件允许的情况下，尽量使用新版本，因为每次新版本对一些命令调用格式的微调，往往给MATLAB编程工作带来意想不到的切实便利。
鉴于此，我们决定尝试总结一些函数综合运用的心得体会，帮助大家有针对性地训练在MATLAB中操控数组和字符串的技巧，以具体问题为导向，尽量贴近实战环境，把复杂问题的运算过程，分解成多个简单的“代码步”，由浅入深，逐步解释命令的组合与搭配思路，使问题化繁为简、读者容易理解，并举一反三，对MATLAB命令在具体环境中的用法有更深一层的体悟。
要写出好的代码，首先要能欣赏好的代码。本书中所选择的问题，大多来自Cody（Math-works公司主页上一个用MATLAB编程解决小问题的社区群体），在每个问题后，我们都给出了多种解决代码，以及关键窍要处的点评和注解，读者可以通过这些代码，洞见函数细微处控制的精妙“杀招”，开阔代码编写思路。相信打好这个基础，将为大家今后使用工具箱命令或自编函数，以高效简捷地解决专业上的具体问题，节省大量时间和精力！我想，随着代码欣赏力的提高，佐以适当练习，慢慢地您也能写出优雅如诗的MATLAB程序，到那时您就会发现写MATLAB代码解决问题的过程，居然充满了令人愉快的成就感！
我想，这就是我们写书的初衷和最终目的。
沟通和交流也是开阔MATLAB代码视界的有效途径，三人行必有我师，为与读者朋友们方便地交流和互相学习，本书在MATLAB中文论坛专设了交流版面（网址：http://www.ilovematlab.cn/forum-260-1.html），如果在阅读本书和运行代码过程中，您有任何问题，欢迎来和我们互动讨论。同时，由于时间仓促，水平有限，书中难免有错误和疏漏，如果您发现有任何问题，请在本书的勘误网址（http://www.ilovematlab.cn/thread-489591-1-1.html）提出，我们会尽快改正。
最后，我们感谢在本书内容上和求解代码中贡献智慧的Cody社区的兄弟姐妹，这些无名英雄默默的努力，正成为后人在黑暗中摸索MATLAB技巧的指路明灯。真诚感谢在探索MATLAB技巧的十几年的学习过程中，因网络结识的吴鹏、李国栋、谢中华、刘亚龙、黄源、刘鹏、LYCao等朋友，以及一直致力于推广MATLAB应用的麦客技术联盟，在本书撰写过程中，得到了你们很多宝贵的建议和意见。感谢北京航空航天大学出版社的编辑一直以来的帮助和鼓励。作者马良感谢母亲柳天毅长期的关心照顾，弟弟马强、好友王华和周兆军等一直以来在精神上的鼓励和支持；作者祁彬彬感谢身后一直默默支持自己的爱人邵冰华。同时，对马文涛、韩风霞、张致旭、窦婷、李伟东、安超、宋曦尧、赵昱杰、张国锋、孔祥松、魏志勋、徐浩鹏、丁洋、刘晨、门特、李曼茹、李森、李平、张超、谷翔、郑瑞峰、江海翔、李凯琪、殷凯、富文莲、褚传乐、孙海龙、吕晓龙、郭智鹏、曹璐、刘凯、支铁城等人在平时工作上的支持，也表示衷心的感谢。
马良2016年4月于东北大学
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