Octave语法

2023年12月22日 209次阅读 来源: 人工智能

向量

  • 分号：分割行

  • 空格或逗号：分割列

创建与访问

行向量

  • 空格或逗号分割

>> v = [1 2 3] % 等效：v = [1, 2, 3]
v =

   1   2   3
   
>> v(2) % 只有一行，所以指定就是列
ans =  2

列向量

  • 分号分割

>> v = [1; 2; 3]
v =

   1
   2
   3

>> v(2) % 只有一列，所以指定就是行
ans =  2

矩阵

  • 与向量一样，空格或逗号分割列，分号分割行

  • 冒号：代表所有，所有行或所有列

创建

>>   A = [1, 2; 3, 4] % 一行写完
A =

   1   2
   3   4

>> A = [1, 2; % 分行写
> 3, 4]
A =

   1   2
   3   4

创建技巧

  • a:c — 从a到c

  • a:b:c — 从a，间隔b，到c

  • 向量也可以用这样的方法创建

>> A = [1:3; 4:6]
A =

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

   1   3   5
   2   4   6

特殊矩阵

单位矩阵

>> eye(3) % 单位矩阵
ans =

Diagonal Matrix

   1   0   0
   0   1   0
   0   0   1

>> flipud(eye(3))
ans =

Permutation Matrix

   0   0   1
   0   1   0
   1   0   0

转置矩阵

A =

   1   2
   3   4

>> A'
ans =

   1   3
   2   4

逆矩阵

A =

   1   2
   3   4

>> pinv(A)
ans =

  -2.00000   1.00000
   1.50000  -0.50000

>> pinv(A) * A
ans =

   1.00000   0.00000
  -0.00000   1.00000

全1矩阵

>> ones(2, 3)
ans =

   1   1   1
   1   1   1

全0矩阵

>> 0*ones(2, 3)
ans =

   0   0   0
   0   0   0
>> zeros(2, 3)
ans =

   0   0   0
   0   0   0

随机矩阵

>> rand(1, 3) % 0~1的随机数，1行3列
ans =

   0.99291   0.65946   0.95102

高斯分布矩阵

>> randn(1, 3) % 高斯分布
ans =

   0.14646   2.02587   1.33266

访问

  • 冒号：代表所有，所有行或所有列

访问元素

A =

   1   2   3
   4   5   6
   7   8   9
   
>> A(2, 2) % 第二行，第二列，先定行再定列
ans =  5

访问单行或单列

>> A(1, :) % 第一行，所有，元素
ans =

   1   2   3
   
>> A(:, 2) % 第二列，所有，元素
ans =

   2
   5
   8

访问多行或多列

>> A(:, [1, 3]) % 第一列和第三列，所有，元素
ans =

   1   3
   4   6
   7   9

>> A([1, 3], :) % 第一行和第三行，所有，元素
ans =

   1   2   3
   7   8   9

连接

  • C = [A B]，把B按列加到A上，生成C

  • C = [A; B]，把B按行加到A上，生成C

添加元素

>> A = [1]
A =  1

>> A = [A, 2] % 把2，按列，添加到A上，再赋给A
A =

   1   2
   
>> A = [A; 3] % A有两列，3只有一列，规模不匹配
error: vertical dimensions mismatch (1x2 vs 1x1)

添加行或列

>> A = [A; [3, 4]] % 将向量[3, 4]，作为行，添加到A上，在赋给A
A =

   1   2
   3   4
   
>> A = [A, [5; 6]] % 将向量[5, 6]，作为列，添加到A上，在赋给A
A =

   1   2   5
   3   4   6

矩阵连接

>> A = [1, 2; 3, 4]
A =

   1   2
   3   4

>> B = [5, 6; 7 ,8]
B =

   5   6
   7   8

>> [A; B] % 将B，作为行，添加到A上
ans =

   1   2
   3   4
   5   6
   7   8

所有的数据放入一个向量中

>> A
A =

   1   2
   3   4

>> A(:)
ans =

   1
   3
   2
   4

>> A(:)'
ans =

   1   3   2   4

赋值

  • 在访问基础上，给定相同规模的数据

A =

   1   2   3
   4   5   6
   7   8   9

>> A(3, 3) = 10 % 修改单个元素的值
A =

    1    2    3
    4    5    6
    7    8   10

>> A(1, :) = [0, 0, 0] % 修改一行的值
A =

    0    0    0
    4    5    6
    7    8   10

>> A(2:3, 2:3)
ans =

    5    6
    8   10

>> A(2:3, 2:3) = [0, 0; 0, 0] % 修改指定矩阵的值
A =

   0   0   0
   4   0   0
   7   0   0

运算

加，减

>> A = [1 1; 1 1]
A =

   1   1
   1   1

>> B = [2 2; 2 2]
B =

   2   2
   2   2

>> A + B
ans =

   3   3
   3   3

>> A - B
ans =

  -1  -1
  -1  -1

>> A - 1
ans =

  0  0
  0  0

相乘

>> A = [1 2; 3 4]
A =

   1   2
   3   4

>> B = [5 6; 7 8]
B =

   5   6
   7   8

>> A * B
ans =

   19   22
   43   50

>> -A % -1 * A
ans =

  -1  -2
  -3  -4

点运算

对应元素运算

  • 维度相同：对应元素相乘

  • 行维度相同：每行对应元素相乘

  • 列维度相同：每列对应元素相乘

  • A .* B = B .* A

  • 乘 *；除 /; 平方 ^；等

维度相同

A =

   1   1
   1   1

B =

   2   3
   2   3

>> A .* B
ans =

   2   3
   2   3

行维度相同

A =

   1   1
   1   1

B =

   5   6

>> A .* B
ans =

   5   6
   5   6

列维度相同

A =

   1   1
   1   1

B =

   5
   6

>> A .* B
ans =

   5   5
   6   6

点除

  • 矩阵乘以常数，A * 2，除可以是，A / 2

  • 反过来，2 * A没问题，2 / A 就不行，要用2 ./ A

A =

   1   2
   3   4

>> 1 ./ A
ans =

   1.00000   0.50000
   0.33333   0.25000

逻辑

  • 每一个元素做比较，标记0或1

  • &gt, <, ==, !=（或~=）, &&, ||

A =

   1   2
   3   4

>> A > 2
ans =

   0   0
   1   1

位运算

  • 或 | ，函数xor

  • 且 &

  • 非 ~

  • 异或 ^

控制语句

if

i =  1
>> if i == 1
>     disp(1)
>  elseif i == 2
>     disp(2)
>  else
>     disp(3)
>  end

for

>> for i = 1:3 % 从1到3
>     disp(i)
>  end
 1
 2
 3

while

>> while i <= 3
>     disp(i)
>     i = i + 1
>  end
 1
 2
 3

break，continue

与C、C++、Java没有区别

函数

  • size：获取矩阵维度

  • length：获取最大维度

  • who：变量列表

  • whos：变量详情

  • clear 变量名：删除指定变量

  • clear：删除所有变量

  • find：返回符合条件元素的下标

  • log：log以e为底

  • exp：e的多少次方

  • abs：绝对值

  • floor：向下取整

  • ceil：向上取整

  • sum：求和

  • prop：求积

size

  • 获取矩阵维度

A =

   1   2
   3   4
   5   6
>> aSize = size(A)
aSize =

   3   2
   
>> size(A, 1) % 3行
ans =  3

>> size(A, 2) % 2列
ans =  2

length

  • 获取最大维度

A =

   1   2
   3   4
   5   6

>> length(A) % 输出最大维度
ans =  3

who

变量列表

>> who % 现在都有哪里变量
Variables in the current scope:

A          aSize      ans        featuresX  w

whos

变量详情

>> whos % 变量详情
Variables in the current scope:

   Attr Name           Size                     Bytes  Class
   ==== ====           ====                     =====  =====
        A              3x2                         48  double
        aSize          1x2                         16  double
        ans            1x20                        20  char
        featuresX     27x2                        432  double
        w              1x10000                  80000  double

Total is 10082 elements using 80516 bytes

clear

删除变量

>> clear featuresX
>> who
Variables in the current scope:

A      aSize  ans    w
>> clear % 清除全部变量
>> who % 一个变量都没有了

find

  • 返回符合条件元素的下标

A =

   5   6
   7   8

>> [r, c] = find(A > 6) % 符合要求的是：第二行第一个和第二行第二个
r =

   2
   2

c =

   1
   2

sum

求和

>> A = [1, 2; 3, 4]
A =

   1   2
   3   4

>> sum(A) % 等效：sum(A, 1)
ans =

   4   6
   
>> sum(A, 2)
ans =

   3
   7

prod

求积

>> A
A =

   1   2
   3   4

>> prod(A) % 等效：prod(A, 1)
ans =

   3   8

>> prod(A, 2)
ans =

    2
   12

max

向量

>> a = [1 5 2 3.3]
a =

   1.0000   5.0000   2.0000   3.3000

>> max(a)
ans =  5

>> [val, ind] = max(a)
val =  5
ind =  2

矩阵比较

两个矩阵比较每个元素，保留大的

>> A = rand(3)
A =

   0.2620788   0.6346345   0.4659161
   0.0880455   0.1258945   0.0079559
   0.0296765   0.7917592   0.4321800

>> B = rand(3)
B =

   0.039237   0.672424   0.214649
   0.491320   0.362929   0.197626
   0.821090   0.675265   0.698960

>> max(A, B)
ans =

   0.26208   0.67242   0.46592
   0.49132   0.36293   0.19763
   0.82109   0.79176   0.69896

行与列的最大值

参数二：与之比较的矩阵
参数三：按行还是按列

>> A = [1 2; 3 4]
A =

   1   2
   3   4

>> max(A) % 每列最大值
ans =

   3   4

>> max(A, [], 1) % 每列最大值
ans =

   3   4

>> max(A, [], 2) % 每行最大值
ans =

   2
   4

randperm

生成乱序序列

>> A = [2, 3, 4 ,5 ,6]
A =

   2   3   4   5   6
>> rand_indices = randperm(length(A))
rand_indices =

   1   2   4   5   3
>> A(:, rand_indices(1:3))
ans =

   5   6   2

自定义函数

创建步骤

  • 创建存放函数的文件（文件名要与函数名相同，.m结尾）

square.m

  • 创建函数

% 一个返回值
function 返回值 = 函数名(参数列表)
    函数体
end

% 多个返回值
function [返回值1, 返回值2] = 函数名(参数列表)
    函数体
end
function y = square(x)
  y = x^2;
end

function [y1, y2] = squareAndCube(x)
  y1 = x^2;
  y2 = x^3;
end

调用

  • 进入到存放函数文件的目录

  • 添加存放函数文件的目录，到，搜索路径

>> cd Downloads/ % 进入存放函数文件的目录
>> square(2)
ans =  4

>> addpath('~/Downloads') % 添加到搜索路径
>> cd ..
>> square(2)
ans =  4

数据

路径

与Linux命令一样

>> pwd % 当前路径
ans = /Users/XXX

>> cd ~/Developer

>> pwd
ans = /Users/XXX/Developer

>> ls % 列出目录文件和文件夹

>> cd .. % 回到上级目录

载入与保存

>> load featuresX.dat % 载入数据，变量名为featuresX
>> data = load('ex1data1.txt'); % 变量名为data

>> save featuresX.mat featuresX; % 将featuresX中的数据保存到featuresX文件中
>> save hello.txt v -ascii % 将变量v中得数据已ascii编码方式保存到hello.txt中

其他

命令

  • 简化命令行：PS1(‘>> ‘);

  • 关闭图表：close或close all

  • 命令行清屏：clc

注释

%后为注释

打印

自动打印

a = 3 % 会打印数据
a = 3; % 不会打印数据，分号可以防止输出

格式化

disp(pi) % 输出：3.1416
disp(sprintf('pi is %.2f', pi)) % c语言风格

默认格式

format long % 修改默认打印格式

帮助

help size % 查看size函数的帮助文档
help help % 查看help函数的帮助文档

图

plot

属性

  • LineWidth：线宽

  • MarkerFaceColor：标记颜色

  • MarkerSize：标记大小

x，y轴

ylabel(‘x’);
xlabel(‘y’);

直方图

>> w = -6 + sqrt(10)*randn(1, 10000);
>> hist(w)
>> hist(w, 30) % 30组
    原文作者：人工智能
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000004204177
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
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