MATLAB 2024b 更新了些什么?

MATLAB 2024b版本已经推出了预览版,本期介绍一些MATLAB部分的主要的更新内容。

帮助浏览器被移除

在此前的版本,当我们从MATLAB中访问帮助文档时,默认会通过MATLAB的帮助浏览器(Help browser)。

2024b版本开始,帮助文档会使用系统的默认浏览器开启。

实时编辑器字体

2024b版本可以使用“自定义样式”对话框在实时编辑器中自定义文本和代码样式的字体、大小、颜色和格式。

要自定义文本或代码样式,需要在实时编辑器选项卡的文本部分中单击自定义样式按钮 。

然后,选择要自定义的样式并更改所选样式的字体、大小、颜色和格式。

“自定义样式”对话框会显示每种样式的预览

新的MATLAB桌面

新桌面已经Beta测试了一段时间,在2024b版本应该准备转正了。

MATLAB 的新桌面包括新功能和更新功能,例如:

  • 对桌面、绘图和应用程序的深色主题支持
  • 更新的布局
  • 扩展的搜索功能
  • 带有工具条、集成侧面板和新选项卡式容器的新图形窗口体验
  • 用于实时脚本的新纯文本文件格式
  • 新的调试器(Debugger)页面和源代码管理页面
  • 增强的 MATLAB 项目工作流程
  • 改进的屏幕阅读器支持

当然其他版本的MATLAB也可以单独下载体验新版本桌面,下载地址:

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/119593-new-desktop-for-matlab-beta.

dbstop函数更新

dpstop 函数在 MATLAB 中用于设置断点,以便调试代码。

在2024b版,dbstop可在显示未被分号(;)抑制的输出时暂停执行。

当线程不是由分号(;)抑制,其他原因如disp或fprintf显示的输出不会停止执行。

错误信息位置提示

在支持的情况下,MATLAB 会在导致错误的代码下方添加插入符号 ( ^ ),帮助快速定位代码中出错的位置。

typecast函数更新

在新版本中typecast函数支持使用 “like” 语法进行数据类型转换并支持逻辑、字符向量和复杂输入。

可以通过typecast(X,"like",p)X 的位模式转换为与原型 p 相同的数据类型和复杂性(实数或复数)。

例如,将双精度数的位模式转换为与 p 相同的数据类型和复杂度:

p = int32(2 + 3i);
Y = typecast(2.5,"like",p)Y =int320 +   1074003968i

交互式求解ODE

新版本可使用实时编辑器中的求解 ODE (Solve ODE)任务以交互的方式求解常微分方程组。

求解ODE控件

求解ODE任务支持:

  • 指定 ODE 结构
  • 定义高级问题信息
  • 选择求解器
  • 结果的可视化

要将Solve ODE任务添加到实时脚本可通过以下方式:

  • 在实时编辑器选项卡上,选择任务(Task) > 求解 ODE(Solve ODE)
  • 在脚本的代码块中,键入相关关键字,例如 ode,从建议的代码补全中选择“求解 ODE”。

新增小提琴图

小提琴图(violin plots)一般用于显示数据分布及其概率密度。 这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。

通过violinplot 函数可以创建小提琴图,具体语法包括:

%为矩阵 ydata 的每一列创建小提琴图。如果 ydata 是向量,则 violinplot 创建单个小提琴图。
violinplot(ydata)%根据 xgroupdata 中的唯一值对向量 ydata 中的数据进行分组,并将每组数据绘制为单独的小提琴图。 xgroupdata 确定每个小提琴图沿 x 轴的位置。 ydata 必须是向量,并且 xgroupdata 必须与 ydata 具有相同的长度。
violinplot(xgroupdata,ydata)%创建 yvar 中数据的小提琴图,并按 xvar 中的数据分组,其中 xvar 和 yvar 是表 tbl 中的变量。您可以通过为 xvar 指定一个变量并为 yvar 指定一个变量来绘制一组数据。要绘制多个数据集,请为 xvar 、 yvar 或两者指定多个变量。如果两个参数都指定多个变量,则它们必须指定相同数量的变量。
violinplot(tbl,xvar,yvar)%使用颜色来区分小提琴图。
violinplot(___,GroupByColor=cgroupdata)

详细用法可参考:

https://ww2.mathworks.cn/help/releases/R2024b/matlab/ref/violinplot.html

新增罗盘图

compassplot 函数可以绘制一组或多组从极坐标原点出发的箭头。

相较于compass函数,compassplot 函数使用 PolarAxes 对象,该对象提供更多自定义选项。

具体语法包括:

%在极坐标中绘制源自原点的箭头(矢量)。theta 值控制箭头方向(以弧度为单位)。rho 值将箭头大小控制为半径值。
compassplot(theta,rho)%绘制复数Z
compassplot(Z)%绘制表 tbl 中的变量thetavar和rhovar 。
compassplot(tbl,thetavar,rhovar)

详细用法可参考:

https://ww2.mathworks.cn/help/releases/R2024b/matlab/ref/violinplot.html

新增3D坐标中的切片

constantplane函数可以创建无限平面以突出显示 3D 绘图中的感兴趣区域。

该函数默认创建半透明的灰色平面,可以通过设置属性来更改颜色和透明度。

详细用法可参考:

https://ww2.mathworks.cn/help/releases/R2024b/matlab/ref/constantplane.html

一些性能提升

datetime的性能提升

datetime 在解析包含本地化名称或时区偏移的常见格式时,格式解析性能显着加快。

官方使用的测试案例为:

%%创建一个日期字符串数组,然后使用 datetime 函数解析并转换字符串数组。
function timingTest
s = "23-Apr-2024 11:30:" + randi([10,59],10000,1);
for i = 1:100d = datetime(s, ...InputFormat="dd-MMM-uuuu HH:mm:ss", ...Locale="en_US");
end
end

结果:

R2024a: 4.75 s

R2024b: 0.27 s

%创建一个时区偏移量为 -0400 的日期字符串数组,然后使用 datetime 函数解析并转换字符串数组。
function timingTest
s = "2024-04-23 11:32:48." + randi(999,10000,1) + " -0400";
for i = 1:100d = datetime(s, ...InputFormat="uuuu-MM-dd HH:mm:ss.SSS Z", ...TimeZone="local");
end
end

结果:

R2024a: 6.35 s

R2024b: 1.10 s

提高计算加权中位数的性能

提升了median函数在指定加权方案时的性能。

例如:

%计算 600×10 矩阵的加权中值
function timingTest
A = rand(600,10);
W = rand(600,1);for i = 1:3e3median(A,Weights=W);
end
end

结果:

R2024a: 1.00 s

R2024b: 0.55 s

改进了确定哪些数组元素是质数的性能

isprime函数在确定数组中的整数元素是否为质数时的性能得到了提升。

例如,检查一个包含一百万个整数值向量的元素是否为质数,速度提升约20倍。

function timingTest
x = 1:1e6;
tf = isprime(x);
end

结果:

R2024a: 2.81 s

R2024b: 0.14 s

总结

以上只是部分更新内容,完整版的更新日志请参考:

https://www.mathworks.com/help/releases/R2024b/matlab/release-notes.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/41160.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Unity数据交互】如何Unity中读取Ecxel中的数据

👨‍💻个人主页:元宇宙-秩沅 👨‍💻 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍💻 本文由 秩沅 原创 👨‍💻 专栏交流🧧&…

医院挂号系统小程序的设计

管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,患者管理,医生管理,专家信息管理,科室管理,预约信息管理,系统管理 微信端账号功能包括:系统首页,专家信息&#xff0…

数据结构算法-排序(一)-冒泡排序

什么是冒泡排序 冒泡排序:在原数组中通过相邻两项元素的比较,交换而完成的排序算法。 算法核心 数组中相邻两项比较、交换。 算法复杂度 时间复杂度 实现一次排序找到最大值需要遍历 n-1次(n为数组长度) 需要这样的排序 n-1次。 需要 (n-1) * (n-1) —…

Java事务(Transaction)

Java事务(Transaction)是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位,由一个有限的数据库操作序列组成,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务的引入主要是为了解决并发操作数据…

Unity中遇到“Input Button unload_long_back_btn is not setup”问题

当你在Unity中遇到“Input Button unload_long_back_btn is not setup”这个问题时,需要按照以下步骤进行处理: 1. 检查按钮名称 确保你在代码中使用的按钮名称(unload_long_back_btn)与Unity输入管理器中的配置完全匹配。 2. …

[AIGC] ClickHouse分布式表与本地表的区别及如何查询所有本地表记录

在大规模数据处理和分析场景中,ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统。ClickHouse支持分布式表和本地表两种表类型,本文将介绍这两种表类型的区别,并探讨如何建表以查询所有本地表的记录。 文章目录 一、ClickHouse分布式表与本地表的…

【Linux进阶】文件系统7——文件系统简单操作

1.磁盘与目录的容量 现在我们知道磁盘的整体数据是在超级区块中,但是每个文件的容量则在inode 当中记载。 那在命令行模式下面该如何显示这几个数据?下面就让我们来谈一谈这两个命令: df:列出文件系统的整体磁盘使用量&#xf…

Poker Game, Run Fast

Poker Game, Run Fast 扑克&#xff1a;跑得快 分门别类&#xff1a; 单张从小到大默认 A < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9 < 10 < J < Q < K 跑得快&#xff1a;单张从小到大 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9 < 10 &…

javaweb个人主页设计(html+css+js)

目录 1 前言和要求 1.1 前言 1.2 设计要求 2 预览 2.1 主页页面 2.2 个人简介 2.3 个人爱好 2.4 个人成绩有代码&#xff0c;但是图片已省略&#xff0c;可以根据自己情况添加 2.5 收藏夹 3 代码实现 3.1 主页 3.2 个人简介 3.3 个人爱好 3.4 个人成绩&#xff…

大数据处理利器:Apache Spark编程基础与实战

"大数据处理利器&#xff1a;Apache Spark编程基础与实战" 是一个涵盖了Apache Spark这一强大大数据处理框架的深入学习和实践指南。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎&#xff0c;它提供了高级别的API用于大规模数据处理和分析。下面&#xff0…

求职成功率的算法,与葫芦娃救爷爷的算法,有哪些相同与不同

1 本节概述 通过在B站百刷葫芦娃这部儿时剧&#xff0c;我觉得可以从中梳理出一些算法&#xff0c;甚至可以用于求职这个场景。所以&#xff0c;大家可以随便问我葫芦娃的一些剧情和感悟&#xff0c;我都可以做一些回答。 2 葫芦娃救爷爷有哪些算法可言&#xff1f; 我们知道…

身体(body)的觉醒

佛&#xff0c;是一个梵文的汉语音译词&#xff0c;指觉醒者。 何谓觉醒&#xff1f;什么的觉醒&#xff1f;其实很简单&#xff0c;就是身体的觉醒。 佛的另一个名字&#xff0c;叫菩提&#xff0c;佛就是菩提&#xff0c;菩提老祖&#xff0c;就是佛祖。 body&#xff0c;即…

微服务: 初识 Spring Cloud

什么是微服务? 微服务就像把一个大公司拆成很多小部门&#xff0c;每个部门各自负责一块业务。这样一来&#xff0c;每个部门都可以独立工作&#xff0c;即使一个部门出了问题&#xff0c;也不会影响整个公司运作。 什么是Spring Cloud? Spring Cloud 是一套工具包&#x…

Oracle RAC 19c 打补丁至最新版本-19.23.0.0.0

实验环境-我是从19.0.0.0直接打到19.23.0.0.0&#xff0c;适合刚部署好的集群打补丁直接到最新版本。 查看当前环境 查询集群中运行的 Oracle Clusterware 软件的 activex 版 查询本地节点上二进制文件中存储的 Oracle Clusterware 软件的版本 查询本地服务器上 OHAS 和 Oracle…

U.S.News发布全美最佳本科AI专业排名

10 加州大学圣迭戈分校 University of California, San Diego UCSD的人工智能项目从事广泛的理论和实验研究&#xff0c;学校的优势领域包括机器学习、不确定性下的推理和认知建模。除了理论学习&#xff0c;UCSD教授非常注重把计算机知识运用到自然语言处理、数据挖掘、计算…

20240707 每日AI必读资讯

&#x1f9e0;中国生成式AI专利数量超过美国 6 倍 - 中国在2014年至2023年期间申请的生成式AI专利数量达到38210个&#xff0c;超过了美国的6倍。 - 腾讯、平安保险集团和百度是GenAI专利数量最多的中国公司。 - 中国的顶级学术机构和技术生态为生成式AI的发展提供了强大支持…

CC2530寄存器编程学习笔记_点灯

下面是我的CC2530的学习笔记之点灯部分。 第一步&#xff1a;分析原理图 找到需要对应操作的硬件 图 1 通过这个图1我们可以找到LED1和LED2连接的引脚&#xff0c;分别是P1_0和P1_1。 第二步 分析原理图 图 2 通过图2 确认P1_0和P1_1引脚连接到LED&#xff0c;并且这些引…

一体化运维:某省电力公司实现集中统一监控

在当今信息化高速发展的时代&#xff0c;电力公司作为国家基础设施的重要组成部分&#xff0c;其IT系统的稳定性和高效性直接关系到电力供应的安全与稳定。为了提升运维效率&#xff0c;确保电力系统的持续稳定运行&#xff0c;某省电力公司采购十多套“监控易”运维软件&#…

高算力智能监控方案:基于瑞芯微RK3576核心板开发NVR网络视频录像机

近年来&#xff0c;随着人工智能和物联网技术的不断发展&#xff0c;网络视频录像机&#xff08;NVR&#xff09;在智能监控领域中的应用越来越广泛。本文将围绕RK3576核心板展开讨论&#xff0c;探讨其在NVR开发中的潜力和优势。 一、RK3576核心板 RK3576是瑞芯微的新一代中…

14-35 剑和诗人9 - 普及 Agentic RAG

好吧&#xff0c;让我们直接进入正题——了解 Agentic RAG&#xff08;检索增强生成&#xff09;方法以及它如何彻底改变我们处理信息的方式。系好安全带&#xff0c;因为这将变得疯狂&#xff01; Agentic RAG 的核心在于为 RAG 框架注入智能和自主性。这就像对常规 RAG 系统…