matlab r2023b for mac版是一款专门为mac电脑的朋友准备的数学分析软件，由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境，可以用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通信、计算财务、控制设计以及机器人技术等等，所以无论是分析数据、开发算法还是创建模型，这款软件都是可以针对您的思维方式和工作内容而设计的。
除此之外，R2023b针对Mac平台进行了优化，提供了更快的计算速度和更高的效率，不仅仅引入了一些新的应用程序和工具箱，包括深度学习工具箱、自动驾驶系统工具箱、通信工具箱等，而这些工具提供了更多的功能和算法，帮助用户解决更复杂的问题，还增强了与云平台的集成，使用户能够更方便地在MATLAB和云服务之间进行数据和代码共享，甚至还改进了团队协作功能，使多个用户可以同时在同一个项目上进行工作，还有超多新功能等你来体验，有需要的小伙伴可千万不要错过哦。
matlab r2023b mac版新增功能
1、环境
- 实时编辑器任务：使用交互式控件从选定的代码创建实时编辑器任务
- 实时编辑器表格：将包含文本和图像的表格添加到实时脚本和函数中
- 实时编辑器控件：向实时脚本添加颜色选择器和状态按钮
- 实时编辑器控件：使用文件浏览器在实时脚本中以交互方式选择文件夹
- 实时编辑器辅助功能：使用键盘与内联输出交互
- 实时编辑器导出：交互式自定义导出选项，例如文档纸张尺寸、方向、边距和图形格式
- 导出功能：将实时脚本和函数转换为 Markdown 文件和 Jupyter 笔记本
- 编辑器执行：即使其他部分包含语法错误也运行部分
- 编辑器变量重命名：自动重命名文件中变量或函数的下一个引用
- 查找和替换对话框：在正则表达式中使用捕获组来搜索和替换字符组
- 在 MATLAB Online 中进行调试：管理断点并导航
2、语言和编程
- configureDictionary 功能：使用配置的键和值创建字典
- 查找、插入和删除功能：查找、添加和删除字典条目
- codeIssues 对象：导出代码中识别的问题
- 代码兼容性分析器应用程序：通过改进的界面对代码问题进行分组和过滤
- 类图查看器：将已知子类添加到图中
- MustBeSparse 函数：验证参数的稀疏性
- 功能被删除或更改
3、数据分析
- 实验管理App:设计实验以运行MATLAB代码，并对结果进行可视化、过滤和比较
- 数据透视表实时编辑器任务:交互式地总结数据透视表中的表格数据
- resize、paddata和trimdata函数:通过添加或删除元素来改变数据的大小
- smoothdata2函数:平滑二维噪声数据
- kde函数:通过对单变量数据使用核密度估计来估计概率函数
- Join Tables Live Editor任务:当行时间不是键值时，按行时间对输出时间表排序
- 数据清理:用最近邻行的值交互式地填充缺失数据
- 实时编辑器:将嵌套表的内容显示为变量
- Live Editor:将输出数据复制为以制表符分隔的文本
- pivot函数:在透视表中显示空组
- pivot函数:将透视表的行名指定为行组名
- stackkedplot函数:绘制与时间表相关的事件
- 时间表事件:直接在事件表上执行计算，而不提取其数据
- containsrange、overlapsrange和withinrange函数:使用事件过滤器指定时间段
- MATLAB Online中的变量编辑器:交互式地更改日期时间或持续时间数据的显示格式
- MATLAB Online中的变量编辑器:查看和交互式编辑标量结构，对象数组和分组变量表
- MATLAB Online中的可访问性:使用屏幕阅读器与工作区浏览器、变量编辑器、属性检查器和导入工具进行交互
- 直方图分布图:计算值并使用百分比创建直方图
- tallrng函数:指定随机数算法，不指定种子
- 功能被删除或更改
4、数据导入导出
- readstruct函数:从JSON文件中读取数据
- writestruct功能:将结构数组写入JSON文件
- Parquet:在并行环境中通过分区控制更有效地创建ParquetDatastore对象
- cmdsep函数:返回当前平台的命令分隔符
- NetCDF接口:使用MATLAB在线中的导入工具导入NetCDF数据和导入数据实时编辑器任务
- MATLAB Online中的NetCDF接口:通过双击NetCDF文件导入NetCDF数据
- 图像文件格式库:LibTIFF库升级到4.5.0版本
- 科学文件格式库:HDF4库升级到4.2.16版本
- 科学文件格式库:HDF5库升级到1.10.10版本
- 科学文件格式库:NetCDF库升级到4.9.1版本
- serialbreak功能:向串口连接的设备发送断点
- 功能被删除或更改
5、数学
- 常微分方程:为ode使用面向对象的解决方案框架
- rng功能:修改随机数生成器的默认算法和种子，指定随机数算法而不指定种子
- MATLAB支持包量子计算:解决二次无约束二进制优化(QUBO)问题
- 量子计算的MATLAB支持包:控制电路的外观和行为与QuantumCircuitChart对象
- deconv函数:对不同的卷积子节执行最小二乘反卷积
- svdappend函数:计算修正后的奇异值分解
- 函数:计算矩阵指数乘以向量
- expm函数:改进的单精度矩阵算法
- scatteredInterpolant对象:使用多值插值来同时插值多个数据集
6、图形
- 饼图和甜甜圈图功能:创建可配置的、交互式的饼图和甜甜圈图
- 情节颜色:从九种调色板中选择
- 深渊功能:应用蓝色到黑色的颜色映射到图表和图像
- 图例:控制图例条目的顺序
- xscale, yscale和zscale函数:绘图后在对数轴和线性轴之间快速切换
- xsecondarylabel、ysecondarylabel、zsecondarylabel功能:创建、删除、修改二次轴标签
- 条形图:将条形图标签指定为字符串向量
- xregion和yregion函数:创建无界区域，并指定多个区域作为矩阵
- 文本对象:控制文本标签是否包含在轴限制中
- 轮廓图:自定义轮廓标签的颜色
- 颜色和线条样式:控制其他图表对象的自动颜色和线条样式选择
- 热图图表:控制文本解释器在热图图表中的文本标签
- 图像:显示带有日期时间、持续时间或分类像素坐标的图像
- swarmchart功能:创建水平群图
- 地理图:一些基图在高缩放水平下改善了外观
- MATLAB Online中的图形代码:从Camera选项卡生成代码
- MATLAB Online中的图形代码:从属性检查器生成代码
- 功能被删除或更改
7、应用程序构建
- uislider函数:创建滑块来指定应用程序和应用程序设计器画布上的值范围
- uicontextmenu和uimu函数:访问关于打开上下文菜单的操作的信息
- uispinner和uieditfield函数:创建带有占位符文本的旋转器和数字编辑字段
- uilistbox和uiddropdown函数:访问项目列表中组件值的索引
- 可选功能:查询当前表显示中选定的表数据
- uicontextmenu功能:当您右键单击树中的任何位置时，树上的上下文菜单就会出现
- appmigration。migrateGUIDEApp功能:将多个应用从GUIDE迁移到App Designer更新应用引用
- 应用程序设计器:交互式重新排列选项卡，菜单，树节点和工具栏工具
- 应用设计师:为自定义UI组件编写单元测试
- 应用程序设计器:在设计视图中工作时，视图更改为HTML UI组件源
- 比较工具:以编程和交互方式将应用程序比较结果保存为PDF或DOCX报告
- 轴相互作用:插入数据尖端位置
- 轴相互作用:指示方位角和仰角
- 轴相互作用:放大到三维图表的二维视图的矩形区域
- 应用测试框架:自动滚动到可见区域外的组件
- Web应用程序和独立应用程序:在图形中支持数据刷刷
8、表演
- 语言和编程:改进了读写类属性值的性能
- dde23功能:提高集成高维系统的性能
- nufftn函数:提高非均匀样本点或查询点的性能
- fillmissing函数:提高用前一个或下一个数值填充条目时的性能
- ismember函数:改进小型未排序集合数组的性能
- islocalmax和islocalmin函数:改进查找局部最大值和最小值时的性能
- 数据清理应用程序:改进了清理参数面板的渲染性能
- 平铺图表布局:改进了跨轴流布局的性能
- 应用程序中的绘图:改进了滚动缩放时的性能
- 应用程序中的图:改进了应用程序中散点图交互的响应性
- 在应用程序中的绘图:恒定的线和恒定的区域不断更新，因为你的平移
- 应用构建:改进了使用嵌套容器调整应用大小时的性能
- 应用程序构建:改善了多个选项卡中有面板的应用程序的启动性能
- 应用程序设计:改进应用程序加载和运行性能
- App Designer:在应用中添加自定义UI组件时提高了性能
- MATLAB Online中的属性检查器:第一次打开时提高了性能
- MATLAB Online中的图形:应用程序中的图像和3d绘图具有显着的性能提升
9、软件开发工具
- 源代码控制API:以编程方式与Git源代码控制交互
- 项目API:确定文件是否属于项目
- MATLAB Online中的源代码控制:使用统一的面板执行源代码控制操作
- MATLAB Online中的源代码控制:扩展了对Git工作流的支持
- MATLAB Online中的项目:增加了对团队协作工作流的支持
- 项目示例:确定并运行项目中的测试
- 构建自动化:使用内置任务来定义公共构建操作
- 构建自动化:在运行构建时自动打开MATLAB项目
- 构建自动化:从项目子文件夹调用构建工具
- 构建自动化:操作文件集合
- 构建自动化:为增量构建命名任务的输入和输出
- 构建自动化:使用构建选项运行任务
- 单元测试框架:使用runtests函数以编程方式访问代码覆盖率结果
- 单元测试框架:测试缺失的元素
- 单元测试框架:修改测试报告标题
- 应用测试框架:自动滚动到可见区域外的组件
- 缺失类:针对导致不兼容值的构造函数参数进行测试
- 功能被删除或更改
10、外部语言接口
- 从c++调用MATLAB:生成强类型方法和函数的输出类型
- 发布c++接口:支持字符串和基本类型的指针返回
- 从。net调用MATLAB:生成MATLAB包、类和函数的c#代码接口
- 从MATLAB调用。net:创建。net对象的显式接口视图
- Python:支持3.11版本
- Python接口:使用环境变量PYTHONHOME来加载解释器
- Python接口:将Python datetime或timedelta对象的列表和元组转换为MATLAB数组
- Python接口:解决Python配置问题
- 编译器:从加载项资源管理器下载MinGW-w64 8.1
- 编译器:在Apple芯片上支持NAG Fortran
- 编译器:支持Microsoft Visual Studio构建工具
- 功能被删除或更改
11、硬件支持
- 在树莓派硬件上支持ArduCam多相机适配器模块
matlab r2023b mac版安装教程
1、打开挂载的 dmg 文件并运行 InstallForMacOSIntelProcessor.app。如果您看到登录/密码/登录表单（安装程序可以访问互联网），则在“高级选项”中的右上角选择“设置模式”为“我有一个文件安装密钥”。在断网情况下,直接就可以进入这个选项，不需要手动选择。
2、当您被要求“输入文件安装密钥”时，请输入以下密钥：
19888-45209-61323-29230-25497-43412-35108-15123-25580-54377-05875-31006-25681-45018-46907-09460-23253-25339-58435-17194-52867-38929-08174-61608-35890-10321
3、当您被要求“选择许可文件”时，浏览到/medicine/文件的文件夹中选择“license.lic”文件。
4、然后选择您想要安装 Matlab 的文件夹。默认即可
5、选择安装组件，默认全选，自己根据需要选择也可以
6、从包含/medicine/文件夹的文件夹中复制文件“libmwlmgrimpl.dylib”到“MATLAB_R2023b.app/bin/maci64/matlab_startup_plugins/lmgrimpl”中，覆盖现有文件（是您在第4步中选择安装 Matlab 的位置）。如果您没有被要求覆盖，则您可能做错了什么（或 Matlab 安装不成功）！
7、对libmwlmgrimpl.dylib进行签名,如果没有问题不需要此步骤,如果使用没有问题则不需要进行文件签名
-打开终端输入下面代码;弹出安装窗口后选择继续安装，安装过程需要几分钟，请耐心等待。(当然过程必须联网)
xcode-select --install
打开终端输入并执行如下命令对应用签名：
sudo codesign --force --deep --sign - (应用路径)其中应用路径是你软件的具体路径,应用路径是「访达（Finder）->应用程序」找到应用将其拖进终端命令 - 的后面，然后按下回车键，输入macOS的密码然后按回车(输入过程中密码是不显示的，输入完密码直接按回车键！如图)出现「replacing existing signature」提示即签名成功！
8、开始使用 Matlab了。
软件功能
1、敏捷系统开发
利用 Simulink 快速持续开发基于软件的系统，最终实现交付。
2、算法开发
为桌面应用和嵌入式应用设计算法。
3、云计算
在各种云环境中运行，包括 MathWorks 云和 AWS、Azure 等公有云。
4、持续集成
自动构建、测试、打包、部署 matlab 代码和 Simulink 模型。
5、数据采集
直接从 matlab 或 Simulink 访问多种来源的数据。
6、数据分析
对数据进行探查、建模和可视化。
7、桌面和 Web 部署
使用应用部署来分享您的 matlab 程序。
8、离散事件仿真
优化复杂流程和分布式系统。
9、嵌入式代码生成
生成并验证嵌入式代码，用于原型设计或实现产品级应用。
10、GPU 计算
在支持 NVIDIA CUDA 的 GPU 上执行 matlab 计算。
11、HDL 代码生成和验证
无需编写 HDL 代码，直接探索、实现和验证 FPGA、SoC 或 ASIC 设计。
12、数学建模
开发和优化复杂系统的数学模型。
13、基于模型的系统工程
设计、分析和测试系统架构与软件架构。
14、并行计算
使用多核台式机、GPU、集群、网格和云来进行大规模计算。
15、物理建模
使用 Simscape 拓宽工程能力。
16、工程
组织工作，实现任务和流程自动化，与团队开展协作。
17、实时仿真和测试
在硬件上实时测试控制系统和信号处理算法。
18、报告生成
设计并生成 Word、PDF、HTML 和 PowerPoint 报告。
19、系统设计和仿真
在同一多域环境中对系统的各个部分进行建模和仿真。
20、变体系统设计
使用基于模型的设计来设计、配置和分析变体。
21、验证、确认和测试
使用基于模型设计验证和确认嵌入式系统。
