机器学习笔记（五） octave入门

   这一节我们主要用来熟悉octave的使用。

   octave和matlab一样，主要用来数值计算和仿真。尤其精于矩阵运算：求解联立方程组，计算矩阵特征值和特征向量等等。

   矩阵大小：size（A）  输出：行m，列n

                      size（A，1）  输出：行m

                      size（A，2）  输出：列n

   两矩阵相乘：A*B

   两矩阵对应元素相乘：A,*B（A、B维度保持一致）

   求对数：log（A）

   求绝对值：abs（A）

   矩阵元素加减一个值：A+1

   求逆矩阵：pinv（A）

   矩阵转置：A‘

   随机矩阵：rand（3），结果是一个3*3的随机矩阵

   找最大值：

   a=[1 2 3]    v=[1;2;3]    A=[1 2 3;4 5 6]

   行数据的最大值：max（a）  输出：3

                                [val,index]=max（a）  输出：val=3，index=3  最大值位于索引为3的位置

   列向量的最大值：max（v）  输出：3

   矩阵中的最大值：max（A）  输出：4 5 6

                                [val,index]=max（A）  输出：val=4 5 6，index=2 1 2  每一列的最大值分别是4 5 6，分别位于每列的2 1 2上。

   按列找最大值：max（A，[ ]，1）或者max（A）

   按行找最大值：max（A，[ ]，2）

   矩阵中的最大值：max（max（A））

   求和：

   a=[1 2 3]    v=[1;2;3]    A=[1 5 3;4 2 6;3 1 5]

   行数据求和：sum（a）  输出：6

   列向量求和：sum（v）  输出：6

   矩阵求和：sum（A）  输出：8  8  14    结果是每一列的和

   按列求和：sum（A，1）

   按行求和：sum（A，2）

   矩阵全部元素求和：sum（sum（A））

   对角线求和：sum（sum（A,*eye（3）））

   求积：

   行数据求积：prod（a）  输出：6

   这里与求和类似

   元素值的大小比较：a<3   输出：1 1 0    每列的值与3比较，真是1，假为0

   四舍五入：a=[1.2  5  6.8]

   floor（a）=[1  5  7]

   ceil（a）=[2  5  7]    这里是遇小数进位，和上面有区别

   plot绘图：

   plot（x，y）  

   eg：t=[0:0.01:0.99]

           y=sin(2*pi*4*t)

           plot(t,y)

   plot（x，y，'r'）：'r'表示曲线是红线

   坐标轴标签：xlabel（‘x’）；ylable（‘y’）

   图形名称：title（‘myplot’）

   两个图形叠加和停止叠加：

   plot（x，y1）；

   hold on；

   plot（x，y2）；

   hold off；

   同时展现多个图形：

   不同窗口展现： figure（1）；       第一个窗口

                             plot（x，y1）；

                             figure（2）；        第二个窗口

                             plot（x，y2）；

   同一窗口展现： subplot（m，n，1）；  窗口切成m*n部分

                             plot（x，y1）；

                             subplot（m，n，2）；

                             plot（x，y1）；

   保存图片：cd 'c:\users\administrators\desktop'；  保存的路径

   关闭图片：close；或者close all；