Machine Learning——octave的操作（1）——DAY2

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1.PS1(‘>>’); ——不显示版本

2.输出：

a=pi;

format long

format short（4位）

disp(sprintf(‘%0.2f’,a))

3.矩阵的输入：

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

A(1,2)——取出第一行第二列的值

A(1,:)——取出第一行所有值

A(:,2)——取出第二列所有值

A([1 3],:)——取出第一行和第三行的所有元素

A(:,2)=[1:65:3231]——把第二列的元素改变

A=[A,[1;2;646]]——在原矩阵的基础上增加一列

A(:)——把A中所有元素放在一个列向量中

V=[A,B]或者V=[A B]——把A,B矩阵连接在一起（左右）

V=[A;B]——把A,B矩阵连接在一起（上下）

A=[1 2;

3 4;

5 6]

A=[1;2;6]——列向量

A=[1 2 6]——行向量

V=1:0.1:2——1行11列矩阵

ones(2,6)——生成一个2*6的全为1的矩阵

zeros(3,7)——生成一个3*7的全为0的矩阵

rand(3,9)——生成一个3*9的随机矩阵（每个元素在0-1之间）

w=randn(3,9)——生成一个3*9的随机高斯矩阵

hist(w)——画出直方图（符合高斯分布）

Hist（w,50)——具有50个块的直方图，后面的参数决定条数的多少）

eye(5)——生成一个5*5的单位矩阵

help eye——查看关于eye 的有关信息

size(a)——该命令返回a矩阵的行数和列数

size(a,1)——该命令返回a矩阵的行数

size(a,2)——该命令返回a矩阵的列数

Length(a)——返回a矩阵的最大维度

pwd——查看octave安装路径

cd ‘C:\User\Administrator\Desktop’——把安装路径转到桌面上

who——显示octave当前存储的所有变量

whos——显示octave当前存储的所有变量（更加详细）

clear features——清除变量

v=price(1:10)——建立一个10*1的列向量（price为存放的价格的文件）

save hello.mat v——将变量v存到hello.mat 文件中

save hello.txt v -ascii——将变量v 存到hello.txt文件中

Machine Learning——octave的操作（1）——DAY2

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原文地址：http://www.cnblogs.com/oceantang/p/7123558.html