如何利用MATLAB Online进行数据分析与可视化 – wiki基地

作者： /

MATLAB Online 数据分析与可视化权威指南

MATLAB 作为全球数百万工程师和科学家信赖的商业数学软件，以其强大的数值计算、数据分析和可视化能力而闻名。随着云计算技术的发展，MathWorks 推出了 MATLAB Online，将这一强大的工具带到了浏览器中，让用户无需在本地安装任何软件，即可随时随地进行科学计算和数据处理。

本文将作为一份详细指南，带您一步步探索如何利用 MATLAB Online 完成从数据导入、分析到最终可视化的整个工作流程。

1. 什么是 MATLAB Online？

MATLAB Online 是 MATLAB 的云端版本。它提供了一个与桌面版几乎完全相同的集成开发环境（IDE），包括我们熟悉的命令行窗口、编辑器、工作区和文件浏览器。

其核心优势包括：

  • 零安装，跨平台：只需一个现代浏览器和 MathWorks 帐户，即可在 Windows、macOS 或 Linux 系统上访问。
  • 云端存储与同步：所有文件都存储在与您的帐户关联的 MATLAB Drive™ 中，方便在不同设备（包括桌面版 MATLAB）之间无缝切换和同步。
  • 轻松协作与分享：可以轻松地将您的脚本、数据或整个项目分享给同事或合作者，只需一个链接即可。
  • 自动更新与维护：始终使用最新版本的 MATLAB，无需手动下载、安装和管理许可证。

2. 快速入门：熟悉环境

2.1 访问与登录

  1. 访问 MATLAB Online 官方网站。
  2. 使用您的 MathWorks 帐户登录。如果您没有帐户，可以免费创建一个。

2.2 界面概览

登录后，您会看到一个熟悉的界面，主要由以下几个部分组成：

  • 当前文件夹 (Current Folder)：左侧面板，显示您 MATLAB Drive 中的文件和文件夹。
  • 命令行窗口 (Command Window)：中心区域，您可以在这里输入并执行 MATLAB 命令。
  • 编辑器 (Editor)：当您打开或创建脚本文件（.m）或实时脚本文件（.mlx）时，它会出现在中心区域。
  • 工作区 (Workspace)：右侧面板，显示当前内存中存储的所有变量及其信息。

2.3 上传您的数据

在进行分析之前，您需要将数据上传到 MATLAB Drive。主要有两种方式：

  1. 通过界面上传：在“当前文件夹”面板中，点击“上传 (Upload)”按钮，然后选择您本地计算机上的文件（如 .csv, .xlsx, .txt 等）。
  2. 使用 MATLAB Drive Sync：在您的本地计算机上安装 MATLAB Drive Connector，它可以将本地文件夹与云端 MATLAB Drive 进行实时同步，对于处理大量文件或频繁更新数据非常方便。

3. 数据分析实战流程

接下来，我们将通过一个完整的流程，展示如何进行数据分析。

3.1 数据导入

MATLAB 提供了多种导入数据的方式，最常用的是导入工具 (Import Tool) 和编程方式导入。

使用导入工具

这是最直观、最适合初学者的方式。

  1. 在“当前文件夹”中双击您的数据文件（例如 my_data.csv）。
  2. MATLAB 会自动打开导入工具。在此界面中，您可以预览数据、选择导入范围、设置数据类型等。
  3. 点击“导入所选内容 (Import Selection)”按钮旁的下拉箭头，选择“生成脚本 (Generate Script)”。MATLAB 会自动为您生成导入数据的代码，这是一个非常好的学习和复用代码的习惯。

编程方式导入

对于自动化和可重复性的工作流程，使用函数直接导入数据是更专业的选择。

  • 导入表格数据 (CSV/Excel)：readtable 是最强大和推荐的函数，它将数据读入一个 table 类型的变量中。

    matlab
    % 导入 CSV 文件
    data_table = readtable('sales_data.csv');
    % 显示表格的前几行
    head(data_table);

  • 导入矩阵数据 (纯数字文件)：如果您的文件只包含数字，可以使用 readmatrix。

    matlab
    % 导入一个纯数字的 txt 文件
    numeric_data = readmatrix('sensor_readings.txt');

3.2 数据清洗与预处理

原始数据往往是不完美的。MATLAB 提供了丰富的函数来处理常见的数据问题。

  • 处理缺失值：ismissing 函数可以检测缺失值，fillmissing 则可以填充它们。

    matlab
    % 使用特定列的平均值填充
    data_table_filled.Sales = fillmissing(data_table.Sales, 'mean');

  • 删除重复行：unique 函数可以找到并保留唯一的行。

    matlab
    unique_data = unique(data_table);

3.3 探索性数据分析 (EDA)

  • 描述性统计：summary 函数可以快速给出表格数据的概览。

    matlab
    summary(data_table);

  • 分组与聚合：使用 findgroups 和 splitapply 组合，可以实现类似 SQL GROUP BY 的操作。

    matlab
    % 案例：计算每个地区的总销售额
    group_ids = findgroups(data_table.Region);
    total_sales_per_region = splitapply(@sum, data_table.Sales, group_ids);

4. 数据可视化

一张好的图表胜过千言万语。

  • 折线图 (plot)：展示数据随时间变化的趋势。

    matlab
    plot(data_table.Date, data_table.StockPrice);
    title('Stock Price Over Time');
    xlabel('Date');
    ylabel('Price (USD)');
    grid on;

  • 散点图 (scatter)：观察两个数值变量之间的关系。

    matlab
    scatter(data_table.AdvertisingSpend, data_table.Sales, 'filled');
    title('Sales vs. Advertising Spend');

  • 条形图 (bar)：比较不同类别的数据。

    matlab
    bar(region_summary.Region, region_summary.TotalSales);
    title('Total Sales per Region');

  • 直方图 (histogram)：查看单个数值变量的分布。

    matlab
    histogram(data_table.Sales);
    title('Distribution of Sales');

5. 分享与协作

当您完成分析和可视化后，分享您的成果非常简单。

  • 实时脚本 (Live Scripts, .mlx)：这是分享工作的最佳方式。您可以将代码、输出（包括图表）以及格式化文本整合在一个交互式文档中，并导出为 PDF 或 HTML。

  • 分享文件链接：在“当前文件夹”中，右键单击任何文件，选择“创建共享链接 (Create Shareable Link)”，即可与他人分享。

  • 导出图表：在图窗窗口中，可以将图表另存为多种格式（PNG, JPEG, PDF 等）。

6. 结论

MATLAB Online 将强大的 MATLAB 环境从桌面解放出来，使其成为一个灵活、便捷且易于协作的云端数据分析平台。它极大地简化了环境配置和文件同步的复杂性，让工程师和科学家能更专注于数据本身，从而加速研究和创新的步伐。

滚动至顶部