Matlab R2020是一款由美国MathWorks公司开发的强大商业数学软件，中文名为矩阵工厂。它在机器人、数据分析、无线通信等多个领域被广泛应用，深受科学家和工程师信赖。软件提供科学数据可视化、矩阵计算、数值分析等功能，并支持C、C++、Python编程接口，方便用户设计界面。
相比旧版本，Matlab R2020新增了许多实用功能，如实时任务、运行测试、分组工作流程等。用户可以实时调整参数并自动生成代码，极大提升了工作效率。安装教程相对繁琐，需要下载镜像文件、输入密钥、处理许可证文件，并破解激活软件。
此外，Matlab R2020还增强了数据导入与分析能力，支持更多数据格式和Parquet文件；在可视化方面新增了盒须图、交互式表格等工具。语言编程方面也提升了对大数据的支持，性能优化让运行速度更快。总的来说，Matlab R2020是一款功能强大且实用的工具，尤其适合需要进行复杂计算和数据分析的专业人士使用。对于数据科学家和工程师来说，它无疑是一个超级棒的资源！
matlab r2020电脑版是由美国MathWorks公司于2020年全新打造的一款超级强大的商业数学软件，也是MATLAB系列的最新产品，中文名称叫做矩阵工厂。该软件常用于机器人、数据分析、无线通信、深度学习、信号处理、计算机视觉等众多领域之中，深厚上百万科学家和工程师的信赖，提供了科学数据可视化、矩阵计算、数值分析、绘制函数、数据图像、实时编辑器等实用的功能于一体，能够帮助设计人员更快更好的完成设计上的工作，还支持C、C++、Python编写的程序接口，并能在上述编程语言中设计和构建用户界面。
与之前的上一个版本相比，MathWorks MATLAB R2020新增了不少非常好用的功能，涵盖大数据、数据可视化、数据导入和分析等方面，新功能包含实时任务、在实时编辑器中运行测试、分组工作流程、数据存储写出等等，用户可以实时浏览各参数，查看结果并自动生成代码，还可以直接在编辑器工具条上运行测试，致力于带给用户全新的设计体验，当然还有更多的新功能等你来发掘体验，有需要的用户可以下载使用。
matlab2020中文版安装教程
1、通过百度网盘下载软件压缩包并解压它们，得到MathWorks MATLAB R2020中文镜像文件和补丁；
2、如果你是win7系统的话还需要使用winrar解压镜像文件，小编是win10系统可以直接加载打开，点击“setup.exe”开始安装原程序；
3、找到右上角的高级选项，选择“我有文件安装密钥”；
4、是否接受协议的条款，选择是，选择下一步；
5、输入以下文件安装秘钥：09806-07443-53955-64350-21751-41297，然后点击下一步；
ps如果需要使用MATLAB服务器的用户可以输入文件安装秘钥：40236-45817-26714-51426-39281，然后点击下一步
6、此时需要选择许可证文件，在Matlab R2020 Win64 Crack目录下，选择license_standalone.lic即可，下一步；
7、根据自己的实际情况选择软件的安装路径，这里小编选择的是默认安装路径；
8、根据自己的实际需要，选择需要安装的产品；
9、正在安装，大概需要几十分钟请耐心等待；
10、此时原版程序安装完成，点击右上角的X直接关闭，不要运行软件
11、在Matlab R2020 Win64 Crack目录中将R2020文件夹复制到Polyspace目录下；
默认路径：C:\Program Files\Polyspace
12、至此，MathWorks MATLAB R2020成功安装，打开软件即可免费使用所有功能。
matlab2020新特性
1、共享工作
使用 MATLAB 实时编辑器在可执行记事本中创建组合了代码、输出和格式化文本的 MATLAB 脚本和函数
新增 实时任务：使用实时编辑器任务浏览各参数、查看结果并自动生成代码
新增 在实时编辑器中运行测试：直接从实时编辑器工具条运行测试
隐藏代码：共享和导出实时脚本时隐藏代码
保存到 Word：将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档
动画：支持在绘图中使用动画，显示一段时间内的数据变化
交互式表格：以交互方式筛选表格输出，然后将生成的代码添加到实时脚本中
2、App 构建
App 设计工具让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的 App
新增 uicontextmenu 函数：在 App 设计工具和基于 uifigure 的应用程序中添加和配置上下文菜单
新增 uitoolbar 函数：向基于 uifigure 的应用程序添加自定义工具栏
新增 App 测试框架：自动执行其他按键交互，例如右键单击和双击
uihtml 函数：将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序
uitable 和 uistyle 函数：以互动方式对表格进行排序，并为表格 UI 组件中的行、列或单元格创建样式
3、数据导入和分析
从多个数据源访问、组织、清洗和分析数据
新增 实时编辑器任务：使用可自动生成 MATLAB 代码的任务，对数据进行交互式预处理并操作表格和时间表
分组工作流程：使用 grouptransform、groupcounts以及 groupfilter执行分组操作
数据类型 I/O：使用专用函数读取和写入矩阵、元胞数组和时间表
Parquet 文件支持：读取和写入单个或大量 Parquet 文件集
4、数据可视化
使用新绘图函数和自定义功能对数据进行可视化
新增 boxchart 函数：创建盒须图以可视化分组的数值数据
新增 exportgraphics 和 copygraphcis 函数：保存和复制图形，增强了对发布工作流的支持
新增 tiledlayout 函数：定位、嵌套和更改布局的网格大小
新增 图表容器类：制作图表以显示笛卡尔、极坐标或地理图的平铺
内置坐标轴交互：通过默认情况下启用的平移、缩放、数据提示和三维旋转来浏览数据
5、大数据
无需做出重大改动，拓展对大数据进行的分析
新增 数据存储写出：将数据存储中的大型数据集写出到磁盘，用于数据工程和基于文件的工作流
自定义 Tall 数组：编写自定义算法以在 tall 数组上对块或滑动窗口进行运算
支持 Tall 数组的函数：更多函数支持对 Tall 数组进行运算，包括 innerjoin、outerjoin、xcorr、svd 以及 wordcloud
自定义数据存储：使用自定义数据存储框架，从基于 Hadoop 的数据库中读取
FileDatastore 对象：通过将文件以小块形式导入来读取大型自定义文件
数据存储：组合和变换数据存储
6、语言和编程
使用新的数据类型和语言构造来编写更清晰、更精简的可维护代码
新增 文件编码：增强了对非 ASCII 字符集的支持以及与 MATLAB 文件的默认 UTF-8 编码的跨平台兼容性
函数输入参数验证：声明函数输入参数，以简化输入错误检查
十六进制和二进制数：使用十六进制和二进制文字指定数字
String 数组支持：在 Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组
枚举：通过枚举提高了集合运算的性能
7、性能
MATLAB 运行代码的速度几乎是四年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改
新增 探查器：使用火焰图直观地研究和改进代码的执行性能
新增 实时编辑器：提高了循环绘图和动画绘图的性能
大型数组中的赋值：通过下标索引对大型 table、datetime、duration 或 calendarDuration 数组中的元素赋值时，性能得到改善
uitable：当数据类型为数值、逻辑值或字符向量元胞数组时，性能得到提升
对大型矩阵排序：使用 sortrows 更快地对大矩阵行数据进行排序
启动：已提高 MATLAB 启动速度
整体性能：已提升 Live Editor、App Designer 以及内置函数调用的性能
8、软件开发
软件开发工具可帮助您管理和测试代码、与其他软件系统集成并将应用部署在云中
进程外执行 Python：在进程外执行 Python 函数，以避免出现库冲突
项目：组织工作、自动执行任务和流程以及与团队协作
C++ 接口：从 MATLAB 调用 C++ 库
适用于 MATLAB 的 Jenkins 插件：运行 MATLAB 测试并生成 JUnit、TAP 以及 Cobertura 代码覆盖率报告等格式的测试报告
新参考架构：在 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上部署并运行 MATLAB
代码兼容性报告：从当前文件夹浏览器生成兼容性报告
9、控制硬件
控制 Arduino 和 Raspberry Pi 等常见微控制器，通过网络摄像头采集图像，还可以通过无人机获取传感器数据和图像数据
新增 无人机支持：使用 MATLAB 通过 Ryze Tello 无人机控制并获取传感器数据和图像数据
Parrot 无人机：从 MATLAB 控制 Parrot 无人机并获取传感器和图像数据
新增 Arduino：使用 MCP2515 CAN 总线拓展板访问 CAN 总线数据
新增 Raspberry Pi 支持：通过 MATLAB 与 Raspberry Pi 4B 硬件通信，并将 MATLAB 函数作为独立可执行程序部署在 Raspberry Pi 上
MATLAB Online 中的 Raspberry Pi：通过 MATLAB Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信
低功耗蓝牙：读写 BLE 设备
支持的硬件：支持 Arduino、Raspberry Pi、USB 网络摄像头和 ThingSpeak IoT
主要功能
深度学习——使用强化学习开发控制器和决策系统，在NVIDIA DGX和云平台上培训深度学习模型，并将深度学习应用于三维数据。
汽车——设计和模拟AUTOSAR软件，与HERE HD地图接口，并生成能量平衡报告。
系统工程——使用System Composer设计和分析系统和软件体系结构。
项目——使用MATLAB和Simulink中的项目来组织，管理和共享您的工作。
Simulink Onramp——通过交互式教程了解如何创建，编辑和模拟Simulink模型的基础知识。
MATLAB中的Stateflow图表——以MATLAB对象的形式编程，调试和执行独立状态机。
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