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
&& b，a
|| b，xor(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(1行3列)
[a1,a2,a3]

(2)列矩阵(3行1列)
[a1;a2;a3]

(3)从1以步长为0.1到达2的（1行11列）矩阵
v=1:0.1:2 显示为：[1.0000
1.1000 … 2.0000]

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

(3)元素均为0的（2行3列）矩阵
v=zeros(2,3)

元素均为1的（2行3列）矩阵
v=ones(2,3)

元素均为2的（2行3列）矩阵
v=2*ones(2,3)

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

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

(4)所有元素均为随机(介于0和1之间)的（3行3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)的(1行3列)矩阵
v=randn（1,3）

(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=eye（6）

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A，B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