Octave Tutorial(《Machine Learning》)之第一课《数据表示和存储》

Octave Tutorial


第一课 Computation&Operation 数据表示和存储

1.简单的四则运算,布尔运算,赋值运算(a && ba || bxor(a,b))等。

注意:(1)在Octave中,“不等于”的符号是”~=”。(2)用%做注释。(3)变量后面接;抑制打印输出。


2.矩阵表示

(1)行矩阵(13) [a1,a2,a3]

(2)列矩阵(31) [a1;a2;a3]

(3)1以步长为0.1到达2的(111列)矩阵 v=1:0.1:2 显示为:[1.0000 1.1000 … 2.0000]

1以步长为1到达6的(16列)矩阵 v=1:6 显示为:[1 2 3 4 5 6]

(3)元素均为0的(23列)矩阵 v=zeros(2,3)

元素均为1的(23列)矩阵 v=ones(2,3)

元素均为2的(23列)矩阵 v=2*ones(2,3)

N 个元素的向量, 均匀分布于 x1 x2 v=linspace(x1,x2,N)

N 个 元 素的 向 量,指 数分 布 与 10 ^x1 10^ x2 之间 v=logspace(x1,x2,N)

(4)所有元素均为随机(介于01之间)的(33列)矩阵 v=rand(3,3)

(5)所有元素均为随机(平均值为0,方差或标hanshu准差等于1的高斯分布)(13)矩阵 v=randn1,3

(6)均值减去6,标准差为10的高斯直方图(可视化)

v=-6+sqrt(10)*(randn(1,10000))

hist(v)

hist(v,50)

(7)6阶单位矩阵v=eye6


3.定位矩阵元素 A(3,2) 矩阵A中的第3行第2列元素

A(3,:) 矩阵A中的第3行的所有元素

A([1,3],:) 矩阵A中的第1行和第3行的所有元素

用于赋值 A(:2) = [10;11;12] 将向量[10;11;12]赋给矩阵A的第二列


4.矩阵相加

A = [A[100;101;102]] 在矩阵A右边新增一个列矩阵[100;101;102]

C = [A B](行相连)/C = [A;B](列相连) 将矩阵AB连在一起形成新向量C


5.特殊A(:) 将矩阵A中的所有元素放入一个单独的列向量


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