Octave常用操作（一）

墨蓝 2022-02-24 11:50 825阅读 0赞

笔记可能有点多，给自己提个醒，想到功能但想不起函数的时候直接用ctrl+F吧

--------------------

### 目录 ###

*   *  基础语法
     *  在交互式中
     *  Octave中的变量
     *  Octave中的矩阵
     *  Octave中的help
     *  Octave中的移动数据
     *  Octave中的矩阵索引
     *  Octave中的数据计算

## 基础语法 ##

%			注释
    1/0			真/假
    ==			逻辑等于
    ~=			逻辑不等于
    &&			逻辑与 
    ||			逻辑或
    xor(1,0)	逻辑异或

## 在交互式中 ##

PS1('>>');	修改命令提示符

> 【注意】键入`a=3`回车后下面会打印出a=3，如果不想让它打印就在语句后面加分号`a=3;`

## Octave中的变量 ##

>> a=pi;		%pi表示圆周率，是个常量
    >> a			%输出打印a变量
    a =  3.1416
    >>
    >> disp(a)		%也可以这样输出
     3.1416
    >>
    >> disp(sprintf('2 decimals: %0.2f', a))	%sprintf()生成一个字符串，格式的语法和C语言一样
    2 decimals: 3.14
    >>
    >> format long	%让字符串显示更长的位数
    >> a
    a =  3.14159265358979
    >>
    >> format short	%让字符串显示较短的位数
    >> a
    a =  3.1416
    >>
    >> a^3			%a 的三次方
    ans =  31.006
    >>

## Octave中的矩阵 ##

>> A = [1 2; 3 4; 5 6]	%空格分隔每行的元素，分号换行
    A =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >>
    >> v = 1:0.1:2			%定义一组数值v，从1到2，步长为0.1
    v =
    
     Columns 1 through 5:
    
        1.0000    1.1000    1.2000    1.3000    1.4000
    
     Columns 6 through 10:
    
        1.5000    1.6000    1.7000    1.8000    1.9000
    
     Column 11:
    
        2.0000
    
    >>
    >> v = 1:6				%定义一组数值v，从1到6，步长默认为1
    v =
    
       1   2   3   4   5   6
    
    >>
    >> ones(2,3)
    ans =
    
       1   1   1
       1   1   1
    
    >>
    >> C = 2*ones(2,3)
    C =
    
       2   2   2
       2   2   2
    
    >>
    >> w = zeros(1,3)
    w =
    
       0   0   0
    
    >>
    >> eye(4)				%生成一个4*4的单位矩阵
    ans =
    
    Diagonal Matrix
    
       1   0   0   0
       0   1   0   0
       0   0   1   0
       0   0   0   1
    
    >>
    >> w = rand(1,3)		%定义一个0到1的随机数的1*3矩阵
    w =
    
       0.89323   0.89065   0.59428
    
    >>
    >> w = randn(1,3)		%得到3个随机数字，但它们服从正态分布，均值为0，标准差或者方差都为1
    w =
    
       0.27854  -0.12413  -1.07588
    
    >>
    >> w = -6 + sqrt(10)*(randn(1,1000));	%设计一个更大的服从正态分布的一组数
    >> hist(w,50)	%将这组数用直方图画出来，50表示柱子的条数，可以不写，运行结果如下：
    >>

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjM3MjE0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

>> A
    A =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >>
    >> size(A)			%矩阵A（3行2列）的大小
    ans =
    
       3   2
    
    >>
    >> size(A,1)		%矩阵A第一维度的大小，即行数
    ans =  3
    >>
    >> v = [1 2 3 4 5]
    v =
    
       1   2   3   4   5
    
    >> length(v)		%表示矩阵最大维度的大小，为防止误解，我们经常只对向量使用length()函数，即向量中元素的个数
    ans =  5
    >>

## Octave中的help ##

> `help eye`或者`help('eye')`命令可以查看eye函数的具体用法，按q退出

## Octave中的移动数据 ##

`pwd`、`cd`、`ls` 这些命令和Linux命令功能基本一样，不必多说。

>> clear		%清除内存中所有的变量，而命令 clear a 表示只清除变量a
    >> who			%显示Octave当前内存中的所有变量
    >> load ex.dat	%加载文件，等价于load('ex.dat')
    >> whos			%显示Octave当前内存中的所有变量，不过还显示变量的属性
    Variables in the current scope:
    
       Attr Name        Size                     Bytes  Class
       ==== ====        ====                     =====  =====
            ex          2x4                         64  double
    
    Total is 8 elements using 64 bytes
    
    >> ex			%此时文件ex.dat已经被加载到了变量ex中
    ex =
    
        1    2    3
        4    5    6
        7    8    9
       10   11   12
    
    >>
    >> v = ex(2:10)		%将ex的第二个到第十个元素赋值给v，不过是按列排序的。（与python的切片类似）
    v =
    
        4    7   10    2    5    8   11    3    6
    
    >> size(v)			%可以看出v是一个1行9列的行向量
    ans =
    
       1   9
    
    >> b = ex(:)		%将ex的所有元素赋值给b
    b =
    
        1
        4
        7
       10
        2
        5
        8
       11
        3
        6
        9
       12
    
    >> size(b)			%可以看出b是一个12行1列的列向量
    ans =
    
       12    1
    
    >>
    >> save hello.mat v			%把变量v的数据存入硬盘，保存为一个名为hell.mat的文件
    >> save hello.txt b -ascii	%把变量v的数据存入硬盘，保存为一个名为hell.txt的文件且编码为ascii
    >> ls
    ex.dat  hello.mat  hello.txt

> 当再次载入hello.mat文件时，你会发现内存中多了个变量v，它就是原先在保存hello.mat文件时的变量v

## Octave中的矩阵索引 ##

>> clear
    >> A=[1 2;3 4;5 6]
    A =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >> A(3,2)		%矩阵索引，矩阵A的第3行第2列的数值
    ans =  6
    >> A(2,:)		%矩阵A的第2行的所有数据
    ans =
    
       3   4
    
    >>
    >> A([1 3],:)	%矩阵A的第一列和第三列数据
    ans =
    
       1   2
       5   6
    
    >>
    >> A = [A,[100; 101; 102]]		%在矩阵A的右边再加一列
    A =
    
         1     2   100
         3     4   101
         5     6   102
    
    >>
    >> C = [A B]	%将A、B两个矩阵横着排在一起，等价于C = [A,B]
    >> C = [A;B]	%将A、B两个矩阵竖着排在一起

## Octave中的数据计算 ##

>> clear
    >> A = [1 2;3 4;5 6]
    A =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >> B = [1 2 3;4 5 6]
    B =
    
       1   2   3
       4   5   6
    
    >> C = [9 8;7 6;5 4]
    C =
    
       9   8
       7   6
       5   4
    
    >>
    >> A*B		%矩阵A叉乘矩阵B
    ans =
    
        9   12   15
       19   26   33
       29   40   51
    
    >> A.*C		%矩阵A点乘矩阵B
    ans =
    
        9   16
       21   24
       25   24
    
    >>
    >> A.^2		%对A中每个元素求平方
    ans =
    
        1    4
        9   16
       25   36
    
    >>
    >> 1./A		%对A中每个元素求倒数
    ans =
    
       1.00000   0.50000
       0.33333   0.25000
       0.20000   0.16667
    
    >>

> 可以看出`.`号代表对元素进行运算

>> log(A)		%对A中每个元素求对数运算
    ans =
    
       0.00000   0.69315
       1.09861   1.38629
       1.60944   1.79176
    >>
    >> exp(A)		%以e为底对A中每个元素为指数的幂运算
    ans =
    
         2.7183     7.3891
        20.0855    54.5982
       148.4132   403.4288
    
    >>
    >> abs(A)		%对A中每个元素求绝对值
    ans =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >>
    >> -A			%求每个元素的相反数，等价于 -1*v
    ans =
    
      -1  -2
      -3  -4
      -5  -6
    
    >>	
    >> A+1			%每个元素都加1，等价于 A+ones(3,2) 或 A+ones([3 2]) 或 A+ones(size(A))
    ans =
    
       2   3
       4   5
       6   7
       
    >>
    >> A'			%A的转置
    ans =
    
       1   3   5
       2   4   6
        
    >>
    >> val = max(A)	%求A中每一列中最大的元素
    val =
    
       5   6
    
    >> max(A,[],1)	%求A中每一列中最大的元素，同上
    ans =
    
       5   6
    
    >> max(A,[],2)	%求A中每一行中最大的元素
    ans =
    
       2
       4
       6
    
    >> [val, ind]=max(A)	%val是A中每一列中最大的元素，ind是对应的索引
    val =
    
       5   6
    
    ind =
    
       3   3
    
    >> max(A,C)		%取A和C中相互对应的较大元素
    ans =
    
       9   8
       7   6
       5   6
    
    >>
    >> A < 3		%A中各个元素与3做比较
    ans =
    
       1   1
       0   0
       0   0
    
    >>
    >> find(A < 3)	%找到A中所有小于3的元素的索引
    ans =
    
       1
       4
    
    >>
    >> D = magic(3)	%生成一个幻方矩阵D，每行、每列、每条对角线的元素之和都相等
    D =
    
       8   1   6
       3   5   7
       4   9   2
    
    >> [hang, lie] = find(D >= 7)	%找到矩阵D中大于等于7的所有元素的行列索引
    hang =
    
       1
       3
       2
    
    lie =
    
       1
       2
       3
    
    >>
    >> a = [1 15 2 0.5]		%定义一个向量a
    a =
    
        1.00000   15.00000    2.00000    0.50000
    
    >> sum(a)	%a中元素之和
    ans =  18.500
    >> prod(a)	%a中元素之积
    ans =  15
    >>
    >> floor(a)	%向下取整
    ans =
    
        1   15    2    0
    
    >> ceil(a)	%向上取整
    ans =
    
        1   15    2    1
    
    >>
    >> A
    A =
    
       1   2
       3   4
       5   6
    
    >> flipud(A)	%上下翻转
    ans =
    
       5   6
       3   4
       1   2
    
    >>
    >> pinv(A)		%求A矩阵的逆矩阵，即使A不可逆，所以这里是伪逆
    ans =
    
      -1.33333  -0.33333   0.66667
       1.08333   0.33333  -0.41667
    
    >>

--------------------

参考课程：《吴恩达机器学习》

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjM3MjE0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220224/ed1637d3307f4dd8bd75ff452157714c.png