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Ng第五课:Octave 教程(Octave Tutorial)2

时间:2017-05-06 13:14:26      阅读:230      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:class   矢量化   dac   信息   quit   依次   log   magic   fda   

5.1  基本操作

5.2  对数据进行灵活操作

5.3  计算数据

5.4  数据可视化

5.5  控制语句:for,while,if 语句

5.6  矢量化


 

 

官网安装:Installation

 

在线文档:http://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/

 

 

5.1  基本操作

算术运算,逻辑运算    #%用于注释

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ps1(‘>> ‘);可以改变提示符的样子    #注意分号

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变量赋值    #加上分号后不直接打印出来,不加分号可以直接打印出来

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disp()和sprintf()用于打印显示变量,两者可结合使用格式输出。format可以使接下来打印的结果格式发生改变。

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创建矩阵或向量

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第一个例子是创建列向量

第二三个例子是有无步长创建横向量

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创建全为1、全为0的矩阵,创建随机数矩阵

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hist是用直方图形式显示各范围元素的个数,如:

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用hist显示为,其中hist(w,a),a表示把直方图分为a份。

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创建单位矩阵

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5.2对数据进行灵活操作

——数据的各种可能的操作方式

计算矩阵维度、第一个维度、第二个维度,最大维度:

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pwd显示当前工作目录,cd ‘.....‘切换工作目录,ls列出当前目录中文件

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加载文件、查看变量、查看详细变量信息    #load X和load(‘X‘)的作用一致

clear删除所有的变量,clear变量名删除某一个变量

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priceY(m:n)表示取向量的第m个元素到第n个元素进行赋值    #对于矩阵来说,元素编号是从上到下,从左向右依次编号

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将矩阵数据存储到文件中,保存为文本格式,.dat格式也可以

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 对矩阵进行切片索引和拓展

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 技术分享 奇特的将第一和三行的所有元素进行切片显示

创建后的赋值方式

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将矩阵所有元素依次放入一个向量中

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组合矩阵

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5.3数据运算

A*C:A与C矩阵正常相乘

A .* B:两个矩阵中的每个对应位置的元素相乘

A .^ 2:对矩阵每个元素进行平方

1./A:对A的每个元素进行除法,这里是每个元素取倒

 

log(A):以e为底,对每个元素求log

exp(A):以e的A中每个元素为幂的结果

abs(A):对A的每个元素求绝对值

 

-A:对A的每个元素求负数

v+1:对v中每个元素都加1

A‘:矩阵A的转置

pinv():求矩阵逆

 

max(v):向量v中最大的元素,矩阵的含义有点不同,得到包含了来自各列的最大元素组成的行向量

A<3:对每个元素都进行比较,得到的结果为1或者0

find(A<3):得到一个向量,列出相应小于3的元素的索引

magic(n):生成nxn的矩阵,每行每列每个对角线得到的和相同

 

sum:将矩阵所有元素进行相加

prod:将数组元素全部相乘,如果是矩阵,则是对每一列看作向量进行相乘,得到向量

floor:对每个元素向下取整

ceil:对每个元素向上取整


5.4 数据可视化

  

 

对变量t进行赋值,构造正弦函数,然后作图:

 

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xlabel对x轴命名,legend对每条线进行说明,title追加名字,print保存图像到本地

 

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代码第1行关闭图像,23行对图像命名,4567行将一张图分为两部分呈现第1部分,第8行分别设置x轴和y轴的范围,clf清除现有图像中的内容

之后是用imagesc对矩阵进行可视化

 

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5.5 控制语句和函数

 

for循环语句的例子

 

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while循环例子    #习惯于循环后打逗号,代码有缩进便于阅读,用end表示代码的结束,分号和写c相似

 

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if语句的例子,和c完全一致    #使用quit或者exit可以使matlab退出

 

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用wordpad自定义一个函数

 

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切换到路径下,或者用addpath加入搜索路径,可以使用自定义函数。

 

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:自定义函数的用法,必须创建.m文件,且文件名和函数名称必须一致。

 

 

EXP下面举个计算成本函数的例子,有这样一个数据集合,计算他的成本函数

 

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首先输入数据集合

 

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然后输入自定义函数

 

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直接计算结果

 

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5.6 向量化

 

本节讲解如何使用计算机和软件自带的库来加速运算。将大量数据向量化,使用矩阵工具进行运算,可以借助机器大大加快处理速度。

EXP举一个数据向量化的例子,对于图中的运算,可以抽象为两个向量。如果不用矩阵,直接运算的话,程序如下图左所示。用矩阵则如图右所示,更简单。

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以上图中的运算为例子,如何快速的同步运算thelta,如何向量化,加速运算

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 分解成各部分然后变成向量

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Ng第五课:Octave 教程(Octave Tutorial)2

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原文地址:http://www.cnblogs.com/Lindaman/p/6816301.html

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