matlab basic operation command

Matlab basic operation:

>> 5+6

ans =

11

>> 3*4

ans =

12

>> 2^6

ans =

64

>> 1==2

ans =

0

>> 1~=2

ans =

1

>> 1&&0

ans =

0

>> 1||0

ans =

1

>> xor(1,0)

ans =

1

>> xor(1,1)

ans =

0

>> who

您的变量为:

ans

>> whos

Name      Size            Bytes  Class      Attributes

ans       1x1                 1  logical

>> a=3;

>> b='hi'

b =

hi

>> c=(3>=1)

c =

1

>> a=pi;

>> a

a =

3.1416

>> disp(a);

3.1416

>> disp(sprintf('2 decimals: %0.2f',a))

2 decimals: 3.14

>> disp(sprintf('6 decimals: %0.6f',a))

6 decimals: 3.141593

>> format long

>> a

a =

3.141592653589793

>> format short

>> a

a =

3.1416

>> A=[1 2;3 4;5 6]

A =

1     2

3     4

5     6

>> A=[1 2;

3 4;

5 6]

A =

1     2

3     4

5     6

>> v=[1 2 3]

v =

1     2     3

>> v=[1;2;3]

v =

1

2

3

>> v=1:0.1:2

v =

1.0000    1.1000    1.2000    1.3000    1.4000    1.5000    1.6000    1.7000    1.8000    1.9000    2.0000

>> v=1:0.3:2

v =

1.0000    1.3000    1.6000    1.9000

>> v=1:7

v =

1     2     3     4     5     6     7

>> ones(2,3)

ans =

1     1     1

1     1     1

>> C=2*ones(2,3)

C =

2     2     2

2     2     2

>> w=zeros(3,1)

w =

0

0

0

>> rand(3,3)

ans =

0.8147    0.9134    0.2785

0.9058    0.6324    0.5469

0.1270    0.0975    0.9575

>> rand(3,3)

ans =

0.9649    0.9572    0.1419

0.1576    0.4854    0.4218

0.9706    0.8003    0.9157

>> rand(3,3)

ans =

0.7922    0.0357    0.6787

0.9595    0.8491    0.7577

0.6557    0.9340    0.7431

%rand 平均分布(0~1)

%randn 标准正态分布

>> randn(3,3)

ans =

-0.2256    0.0326    1.5442

1.1174    0.5525    0.0859

-1.0891    1.1006   -1.4916

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

>> hist(w)

>> hist(w,50)

>> I=eye(4)

I =

1     0     0     0

0     1     0     0

0     0     1     0

0     0     0     1

>> A

A =

1     2

3     4

5     6

>> size(A)

ans =

3     2

>> sz=size(A)

sz =

3     2

>> size(sz)

ans =

1                  2

>> size(A,1)

ans =

3

>> size(A,2)

ans =

2

>> v

v =

1     2     3     4     5     6     7

>> length(v)

ans =

7

>> length(A)   %longer dimension

ans =

3

>> v=w(1:10)

v =

-8.3474   -9.3570    1.4328   -7.9467   -3.6344   -6.6085   -3.1900   -8.4187  -10.4344  -10.4979

>> save hello.mat v

>> clear

>> load hello.mat

>> v

v =

-8.3474   -9.3570    1.4328   -7.9467   -3.6344   -6.6085   -3.1900   -8.4187  -10.4344  -10.4979

>> save hello.txt v –ascii

>> A=[1 2;3 4; 5 6]

A =

1     2

3     4

5     6

>> A(3,2)

ans =

6

>> A(2,:)

ans =

3     4

>> A(:,2)

ans =

2

4

6

>> A([1 3],:)

ans =

1     2

5     6

>> A(:,1)

ans =

1

3

5

>> A(:,2)

ans =

2

4

6

>> A(:,2)=[10; 11; 12]

A =

1    10

3    11

5    12

>> A=[A,[100;101;102]]  %append another vector to right

A =

1    10   100

3    11   101

5    12   102

>> A(:)  % put all the elements into a single vector

ans =

1

3

5

10

11

12

100

101

102

A =

1     2

3     4

5     6

>> B=[7 8;9 10;11 12]

B =

7     8

9    10

11    12

>> C=[A B]

C =

1     2     7     8

3     4     9    10

5     6    11    12

>> A

A =

1     2

3     4

5     6

>> B

B =

7     8

9    10

11    12

>> C=[2 5 ;6 7]

C =

2     5

6     7

>> A*C

ans =

14    19

30    43

46    67

>> A.*B

ans =

7    16

27    40

55    72

>> v=[1;2;3]

v =

1

2

3

>> 1./v

ans =

1.0000

0.5000

0.3333

>> 1./A

ans =

1.0000    0.5000

0.3333    0.2500

0.2000    0.1667

>> log(v)

ans =

0

0.6931

1.0986

>> exp(v)

ans =

2.7183

7.3891

20.0855

>> abs([-1;2;-3])

ans =

1

2

3

>> v+ones(length(v),1)

ans =

2

3

4

>> v+1

ans =

2

3

4

>> a=[1 15 2 0.5]

a =

1.0000   15.0000    2.0000    0.5000

>> max(a)

ans =

15

>> [val,ind]=max(a)   %max valus and it’s index

val =

15

ind =

2

>> max(A)

ans =

5     6

>> a<3

ans =

1     0     1     1

>> find(a<3)

ans =

1     3     4

>> [r,c]=find(A>7)

r =

1

3

c =

1

2

>> a

a =

1.0000   15.0000    2.0000    0.5000

>> sum(a)

ans =

18.5000

>> prod(a)  %product of a

ans =

15

>> floor(a)

ans =

1    15     2     0

>> ceil(a)

ans =

1    15     2     1

>> rand(3)

ans =

0.8099    0.6218    0.4893

0.6378    0.4146    0.0938

0.8981    0.6476    0.6373

>> rand(3)

ans =

0.9503    0.5915    0.1566

0.4764    0.2253    0.7743

0.6028    0.6684    0.2131

>> max(rand(3),rand(3))

ans =

0.1691    0.8745    0.3584

0.7258    0.6258    0.8875

0.3631    0.2581    0.9005

>> A=magic(3)

A =

8     1     6

3     5     7

4     9     2

>> max(A,[],1)

ans =

8     9     7

>> max(A,[],2)

ans =

8

7

9

>> max(A)

ans =

8     9     7

>> max(max(A))

ans =

9

>> max(A(:))

ans =

9

>> sum(A,1)

ans =

15    15    15

>> sum(A,2)

ans =

15

15

15

>> A.*eye(3)

ans =

8     0     0

0     5     0

0     0     2

>> sum(sum(A.*eye(3)))

ans =

15

>> flipud(eye(3))

ans =

0     0     1

0     1     0

1     0     0

>> A=magic(3)

A =

8     1     6

3     5     7

4     9     2

>> temp=pinv(A)

temp =

0.1472   -0.1444    0.0639

-0.0611    0.0222    0.1056

-0.0194    0.1889   -0.1028

>> temp*A

ans =

1.0000    0.0000   -0.0000

-0.0000    1.0000    0.0000

0.0000    0.0000    1.0000

>>t=[0 :0.1 :0.98] ;

>>y1=sin(2*pi*4*t) ;

>>plot(t,y1)

>> y2=cos(2*pi*4*t);

>> plot(t,y2)

>> plot(t,y1)

>> hold on

>> plot(t,y2)

>> xlabel('time')

>> ylabel('value')

>> legend('sin','cos')

>> title('plot1')

>> print -dpng 'plot1.png'  %save the diagram into a png format picture

>> figure(1);plot(t,y1);

>> figure(2);plot(t,y2);

>> subplot(1,2,1);

>> subplot(1,2,1);

>> plot(t,y1)

>> subplot(1,2,2);

>> plot(t,y2)

>> axis([0.5 1 -1 1])

>> clf

>> A=magic(5)

A =

17    24     1     8    15

23     5     7    14    16

4     6    13    20    22

10    12    19    21     3

11    18    25     2     9

>> imagesc(A)

>> imagesc(A),colorbar,colormap gray;

>> imagesc(magic(16)),colorbar,colormap gray;

>> addpath('E:\machine learning\machine-learning-ex1\machine-learning-ex1\ex1')