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编程基本知识以MATLAB和Python为例第一章

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学习目标

理解编程的基本逻辑与程序执行流程
掌握MATLAB和Python的常用数据类型及其用法
熟练运用两种语言的流程控制结构（分支、循环）
掌握基本输入输出方法和格式化输出技巧
理解基本运算符的使用规则与优先级

1.1 编程基本逻辑

1.1.1 什么是程序？

程序是一系列指令的集合，告诉计算机如何执行特定任务。无论使用哪种编程语言，程序的核心逻辑都遵循三大基本结构：

顺序结构：按代码书写顺序逐条执行
分支结构：根据条件判断选择执行路径
循环结构：重复执行某段代码直到满足退出条件

1.1.2 算法与程序的关系

算法：解决问题的步骤描述（不依赖于具体语言）
程序：用特定编程语言实现的算法

1.1.3 MATLAB与Python的编程范式

MATLAB和Python都是动态类型语言，变量无需声明即可使用。在编程范式上，MATLAB以面向矩阵编程为主，同时支持面向对象特性；Python则是多范式语言，支持面向对象、函数式和过程式编程。两者的执行方式均为解释执行：MATLAB提供命令行交互环境，而Python既支持交互式（如IDLE、Jupyter）也支持脚本执行。主要应用领域方面，MATLAB广泛应用于数值计算、仿真和算法原型开发，Python则凭借其通用性和丰富的库生态，在人工智能、Web开发、数据分析等多个领域占据主导地位。

1.2 数据类型

1.2.1 MATLAB基本数据类型

MATLAB以矩阵为基本数据单元，所有数据都可以视为矩阵。常用的数据类型包括：

数值型： double：双精度浮点数，是MATLAB的默认数值类型，例如 a = 3.14; 有符号整数：如 int8、int32，用于节省内存，例如 b = int8(10); 无符号整数：如 uint8，特别适用于图像处理（像素值范围0~255），例如 c = uint8(255);
字符型： char：字符数组，用单引号表示，如 str = 'Hello'; string：字符串数组（R2016b版本后引入），用双引号表示，如 str = "Hello";
逻辑型：logical，布尔值 true 或 false，如 flag = true;
复合类型： cell：元胞数组，可存放不同类型的数据，如 c = {'text', 123}; struct：结构体，通过字段名访问数据，如 s.name = 'Tom'; s.age = 20;

矩阵的创建方法非常丰富：

matlab

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12345

A = [1 2 3; 4 5 6];      % 2行3列矩阵
B = zeros(3,4);           % 3×4全零矩阵
C = ones(2,3);            % 2×3全1矩阵
D = eye(3);               % 3×3单位矩阵
E = rand(2,3);            % 2×3均匀分布随机数矩阵

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1.2.2 Python基本数据类型

Python的数据类型更接近通用编程语言，主要包括：

数值型： int：整数，无大小限制，如 a = 10 float：双精度浮点数，如 b = 3.14 complex：复数，如 c = 3+4j
字符串：str，不可变字符序列，可以用单引号或双引号表示，如 s = 'Hello' 或 "Hello"
布尔型：bool，值为 True 或 False（首字母大写）
复合类型： list：列表，可变，可存放不同类型元素，如 lst = [1, 2, 'a'] tuple：元组，不可变，如 t = (1, 2, 'a') dict：字典，键值对，如 d = {'name': 'Tom', 'age': 20} set：集合，元素唯一，如 s = {1, 2, 3}

序列的创建示例：

python

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123456789101112

# 列表（可变）
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]  # 嵌套列表表示矩阵

# 元组（不可变）
tup = (1, 2, 3)

# 字典
d = {"name": "Alice", "age": 25}

# 集合
s = {1, 2, 3, 4}

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1.2.3 数据类型转换

MATLAB中可以使用类型转换函数：

matlab

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12345

x = 3.14;
y = int32(x);        % 浮点数转整数
z = double(y);       % 整数转浮点数
num = str2double('123');  % 字符串转数值
str = num2str(123);       % 数值转字符串

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Python中同样提供内置转换函数：

python

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123456

x = 3.14
y = int(x)           # 浮点数转整数
z = float(y)         # 整数转浮点数
num = int('123')     # 字符串转整数
num2 = float('3.14') # 字符串转浮点数
s = str(123)         # 数值转字符串

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1.3 流程控制

1.3.1 分支结构

MATLAB条件语句：

matlab

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% if-elseif-else结构
x = 10;
if x > 0
    disp('x为正数');
elseif x < 0
    disp('x为负数');
else
    disp('x为零');
end

% switch结构
grade = 'B';
switch grade
    case 'A'
        disp('优秀');
    case 'B'
        disp('良好');
    case 'C'
        disp('及格');
    otherwise
        disp('需努力');
end

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Python条件语句：

python

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# if-elif-else结构
x = 10
if x > 0:
    print('x为正数')
elif x < 0:
    print('x为负数')
else:
    print('x为零')

# Python没有switch，但可以用字典模拟
grade = 'B'
grade_map = {
    'A': '优秀',
    'B': '良好',
    'C': '及格'
}
result = grade_map.get(grade, '需努力')
print(result)

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1.3.2 循环结构

MATLAB循环：

matlab

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% for循环
for i = 1:5
    disp(['i = ', num2str(i)]);
end

% 遍历数组
A = [1 2 3; 4 5 6];
for i = 1:size(A, 1)
    for j = 1:size(A, 2)
        fprintf('A(%d,%d) = %d\n', i, j, A(i,j));
    end
end

% while循环
n = 1;
while n <= 5
    disp(n);
    n = n + 1;
end

% 向量化编程（避免循环，提高效率）
% 传统循环
v = 1:10;
for i = 1:length(v)
    v(i) = v(i)^2;
end
% 向量化实现（推荐）
v = v.^2;

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Python循环：

python

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# for循环
for i in range(1, 6):  # range(1,6)生成1到5
    print(f'i = {i}')

# 遍历列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in lst:
    print(item)

# 使用enumerate同时获取索引和值
for idx, val in enumerate(lst):
    print(f'索引{idx}: {val}')

# 遍历字典
d = {'a': 1, 'b': 2}
for key, value in d.items():
    print(f'{key}: {value}')

# while循环
n = 1
while n <= 5:
    print(n)
    n += 1
    
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1.3.3 循环控制语句

MATLAB提供了 break、continue 和 return：

matlab

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% break：跳出循环
for i = 1:10
    if i > 5
        break;
    end
    disp(i);
end

% continue：跳过本次循环
for i = 1:5
    if i == 3
        continue;
    end
    disp(i);
end

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Python中对应的是 break、continue 和 pass（占位）：

python

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1234567891011121314151617

# break
for i in range(1, 11):
    if i > 5:
        break
    print(i)

# continue
for i in range(1, 6):
    if i == 3:
        continue
    print(i)

# pass：占位语句，什么都不做
for i in range(5):
    if i == 2:
        pass  # 暂时不做处理
    print(i)
    
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1.4 基本运算

1.4.1 算术运算符

MATLAB中的算术运算符注意区分矩阵运算和逐元素运算：

加法 +、减法 - 与常规相同。
乘法：* 表示矩阵乘法，.* 表示逐元素乘法。
除法：/ 表示右除（矩阵除法），\ 表示左除（解线性方程组），./ 表示逐元素除法。
幂运算：^ 表示矩阵乘方，.^ 表示逐元素乘方。
取余：使用 mod(a, b) 函数。

示例：

matlab

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12345

A = [1 2; 3 4];
B = [2 0; 1 2];
C = A * B;        % 矩阵乘法
D = A .* B;       % 逐元素乘法
x = A \ b;        % 解线性方程组 Ax = b

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Python中的算术运算符默认逐元素操作，但对内置列表不直接支持向量运算，通常需借助NumPy库：

加法 +、减法 - 常规。
乘法：* 对于列表是重复，对于NumPy数组是逐元素乘。
除法：/ 总是返回浮点数结果（Python 3）。
幂运算：**。
取余：%。

使用NumPy示例：

python

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1234

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a * b  # 逐元素乘

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1.4.2 关系运算符

关系运算符用于比较两个值，返回逻辑结果。两种语言基本相同，仅有细微符号差异：

等于：==
不等于：MATLAB用 ~=，Python用 !=
大于：>
小于：<
大于等于：>=
小于等于：<=

示例： MATLAB: result = (x > y); 返回逻辑值。 Python: result = (x > y) 返回布尔值 True 或 False。

1.4.3 逻辑运算符

逻辑运算符用于组合布尔表达式：

与：MATLAB中标量用 &&，数组用 &；Python用 and。
或：MATLAB中标量用 ||，数组用 |；Python用 or。
非：MATLAB用 ~；Python用 not。

MATLAB示例：

matlab

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123456789

a = true; b = false;
c = a && b;        % false
d = a || b;        % true
e = ~a;            % false

% 数组逻辑运算
A = [1 2; 3 4];
B = [0 2; 3 1];
C = (A > 2) & (B < 3);  % 逐元素逻辑与

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Python示例：

python

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1234

a = True; b = False
c = a and b      # False
d = a or b       # True
e = not a        # False

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1.4.4 运算符优先级

从高到低的一般顺序为：

括号 ()
幂运算（MATLAB: ^，Python: **）
正负号（+ -）
乘除（* /）
加减（+ -）
关系运算（> < ==等）
逻辑非（MATLAB: ~，Python: not）
逻辑与（MATLAB: &/&&，Python: and）
逻辑或（MATLAB: |/||，Python: or）

建议在复杂表达式中使用括号明确优先级，提高可读性。

1.5 输入输出

1.5.1 基本输出

MATLAB：

disp 函数直接显示内容，可显示字符串或数值。
fprintf 提供格式化输出，类似C语言。

matlab

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1234

disp('Hello, World!');
x = 3.14159;
fprintf('x = %.2f\n', x);        % 保留两位小数
fprintf('x = %8.4f\n', x);       % 宽度8，小数4位

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Python：

print 函数是最常用的输出方式。
格式化输出有多种方式，推荐使用 f-string（Python 3.6+）。

python

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1234567

print('Hello, World!')
name = 'Alice'; age = 25
print(f'{name} is {age} years old')   # f-string
print('{} is {} years old'.format(name, age))  # format方法
print('%s is %d years old' % (name, age))      # %格式化
pi = 3.14159
print(f'pi = {pi:.2f}')        # 保留两位小数

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1.5.2 基本输入

MATLAB的 input 函数：

matlab

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name = input('请输入您的姓名：', 's');    % 字符串输入
age = input('请输入您的年龄：');          % 数值输入

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Python的 input 函数总是返回字符串，需手动转换类型：

python

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123

name = input('请输入您的姓名：')
age = int(input('请输入您的年龄：'))      # 转换为整数
height = float(input('请输入您的身高（米）：'))

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1.5.3 文件输入输出

MATLAB文件操作：

保存/加载MAT文件：save('data.mat', 'A', 'B'); load('data.mat');
文本文件读写：save('data.txt', 'data', '-ascii'); loaded_data = load('data.txt');
CSV文件：writematrix(data, 'data.csv'); csv_data = readmatrix('data.csv');

Python文件操作：

文本文件：使用 with open(...) as f 上下文管理器，提供 write()、read()、readlines() 等方法。
CSV文件：使用标准库 csv 模块。

python

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123456789101112131415161718192021

# 文本文件写入
with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, World!\n')
    f.write(f'计算结果：{result}\n')

# 文本文件读取
with open('output.txt', 'r') as f:
    content = f.read()           # 读取全部内容
    lines = f.readlines()        # 按行读取到列表

# CSV文件处理
import csv
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)
        
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1.6 综合示例

示例1：计算圆的面积和周长（交互式）

MATLAB版本：

matlab

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123456789101112

% circle_calc.m
r = input('请输入圆的半径：');
if r <= 0
    disp('半径必须为正数！');
else
    area = pi * r^2;
    circumference = 2 * pi * r;
    
    fprintf('半径: %.2f\n', r);
    fprintf('面积: %.4f\n', area);
    fprintf('周长: %.4f\n', circumference);
end

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Python版本：

python

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12345678910111213

# circle_calc.py
import math

r = float(input('请输入圆的半径：'))
if r <= 0:
    print('半径必须为正数！')
else:
    area = math.pi * r ** 2
    circumference = 2 * math.pi * r
    
    print(f'半径: {r:.2f}')
    print(f'面积: {area:.4f}')
    print(f'周长: {circumference:.4f}')
    
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示例2：统计成绩（数组/列表操作）

MATLAB版本：

matlab

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% grade_stats.m
scores = [85, 92, 78, 90, 88, 76, 95, 89];

avg_score = mean(scores);
max_score = max(scores);
min_score = min(scores);
passed = sum(scores >= 60);          % 及格人数
fail = sum(scores < 60);              % 不及格人数

fprintf('平均分: %.2f\n', avg_score);
fprintf('最高分: %d\n', max_score);
fprintf('最低分: %d\n', min_score);
fprintf('及格人数: %d\n', passed);
fprintf('不及格人数: %d\n', fail);

% 分级统计
grades = zeros(1, 5);  % A,B,C,D,E
for i = 1:length(scores)
    if scores(i) >= 90
        grades(1) = grades(1) + 1;
    elseif scores(i) >= 80
        grades(2) = grades(2) + 1;
    elseif scores(i) >= 70
        grades(3) = grades(3) + 1;
    elseif scores(i) >= 60
        grades(4) = grades(4) + 1;
    else
        grades(5) = grades(5) + 1;
    end
end

fprintf('A(90+): %d\n', grades(1));
fprintf('B(80-89): %d\n', grades(2));
fprintf('C(70-79): %d\n', grades(3));
fprintf('D(60-69): %d\n', grades(4));
fprintf('E(<60): %d\n', grades(5));

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Python版本：

python

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# grade_stats.py
import statistics

scores = [85, 92, 78, 90, 88, 76, 95, 89]

avg_score = statistics.mean(scores)
max_score = max(scores)
min_score = min(scores)
passed = sum(1 for s in scores if s >= 60)  # 及格人数
fail = len(scores) - passed                  # 不及格人数

print(f'平均分: {avg_score:.2f}')
print(f'最高分: {max_score}')
print(f'最低分: {min_score}')
print(f'及格人数: {passed}')
print(f'不及格人数: {fail}')

# 分级统计
grades = {'A': 0, 'B': 0, 'C': 0, 'D': 0, 'E': 0}
for s in scores:
    if s >= 90:
        grades['A'] += 1
    elif s >= 80:
        grades['B'] += 1
    elif s >= 70:
        grades['C'] += 1
    elif s >= 60:
        grades['D'] += 1
    else:
        grades['E'] += 1

print(f'A(90+): {grades["A"]}')
print(f'B(80-89): {grades["B"]}')
print(f'C(70-79): {grades["C"]}')
print(f'D(60-69): {grades["D"]}')
print(f'E(<60): {grades["E"]}')

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本章小结

通过本章学习，我们对比了MATLAB和Python两种语言在编程基础方面的异同。

数据类型：MATLAB以矩阵为核心，支持数值、字符、逻辑、元胞数组和结构体；Python则提供更通用的列表、元组、字典、集合等复合类型，数值类型包括int、float和complex。
数组与矩阵操作：MATLAB原生支持矩阵运算，运算符丰富且区分矩阵和逐元素操作；Python内置列表不支持向量化运算，需借助NumPy库实现类似功能。
索引方式：MATLAB索引从1开始，使用圆括号，如A(2,3)；Python索引从0开始，使用方括号，如lst[2]。
分支与循环：两种语言都支持if-elif-else结构，MATLAB有switch，Python可通过字典模拟；循环方面，MATLAB的for基于冒号表达式，Python的for常用于遍历可迭代对象。
运算符：算术运算符在两种语言中略有不同，特别是MATLAB的点运算符用于逐元素操作；关系运算符基本相同，仅不等于符号不同（MATLAB为~=，Python为!=）；逻辑运算符MATLAB用&&、||、~，Python用and、or、not。
输入输出：MATLAB的input可指定类型，Python的input统一返回字符串；输出方面，MATLAB的disp和fprintf与Python的print和格式化字符串（f-string）对应。
文件操作：两种语言都支持文本文件和CSV文件的读写，MATLAB提供高级函数如save/load、writematrix/readmatrix，Python使用内置open函数和csv模块。

掌握这些基础概念后，我们将能够在后续课程中更自如地编写图像处理程序。MATLAB适合快速算法原型验证，Python则凭借其丰富的深度学习库（如PyTorch、TensorFlow）成为现代机器视觉的主流语言。建议初学者同时熟悉两种语言，以便在不同场景下灵活选择。

思考与练习

基础练习：编写程序，输入三个数，输出其中的最大值和最小值。
循环练习：用循环生成Fibonacci数列的前20项，并计算相邻两项的比值，观察是否趋近于黄金分割比。
数据处理：创建一个包含10个随机数的数组/列表，计算其均值、方差，并将大于均值的元素保存到新数组/列表中。
文件操作：生成100个随机数，保存到文件"random.txt"中，然后读取该文件并绘制直方图（MATLAB用histogram，Python用matplotlib）。
对比思考：MATLAB的向量化编程与Python的列表推导式有何异同？各自优势是什么？

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