1.1.3　MATLAB的特点

（1）MATLAB兼顾高级语言与可视化应用。MATLAB可用于算法开发、数据分析、系统控制、测控测量等，既可以作为高级计算语言进行编程，以代码的形式实现，也可以在交互环境下，使用鼠标选择丰富的工具箱，所见即所得地实现每一步。和传统的编程语言相比，在交互环境下MATLAB为用户更快地解决问题提供了极大便利。

（2）MATLAB提供了丰富的工具箱。多年的发展使得MATLAB的工具箱日渐丰富，利用这些工具箱，可解决相应领域内特定类型的问题。这些工具箱包括：机器学习和深度学习、数学统计和优化、控制系统设计和分析、信号处理与通信、图像处理、测试测量、计算金融、计算生物等。图1-1是R2020a版的MATLAB提供的App工具箱的一部分。

（3）MATLAB助力科研计算快速实现。MATLAB进行数据处理的计算单位是矩阵，在其他语言中需要编程实现的矩阵计算，在MATLAB中只需一个运算符号即可。以遗传研究中的豌豆杂交为例，多次杂交之后的结果可通过马尔可夫模型计算得到。

在孟德尔的豌豆杂交实验中，豌豆种子的圆形与皱形是一对等位基因，圆形是显性基因，以A表示，皱形是隐性基因，以a表示。两种基因组成3种基因型，即纯显性AA、杂交Aa、纯隐性aa。这3种基因型是杂交后可能形成的3种状态，构成遗传杂交实验随机过程的状态空间U=｛AA，Aa，aa｝，如果以基因型Aa进行杂交，则在杂交实验中，按照基因型AA、Aa、aa分配的比例分别为x1、x2、x3。显然，x1、x2、x3具有随机性，且存在x1+x2+x3=1。它们构成向量X=（x1，x2，x3），经过杂交实验，一代的基因分配比例可列表计算得到：

它实际上是由原分配比例向量与转移矩阵相乘而获得的，即

继续杂交下去，则得到第2，3，…，n代的结果。MATLAB脚本如下：

运行上述代码，可知多次杂交以后，最终遗传会稳定在：

MATLAB提供了数据可视化的简便技术。在科研实践中，试验观察得到的数据常常需要以图表的形式展现出来，MATLAB为数据的可视化提供了方便的工具。例如，下面的代码是利用contour函数实现的等值线图（见图1-2）。

MATLAB还提供了很多用于记录和分享工作成果的功能，用户可以将MATLAB代码与其他语言和应用程序集成，分发成熟的MATLAB算法和应用。