矩陣的數學操作：

Assumed: a為一個矩陣，m是一個向量

Log(a)——求每一個元素的對數

Exp(a)——以e為底的指數

1./a——求每個元素的導師

[a,b]=max(m)——m是一個向量，a為m當中最大的元素，b為a在m中的排列序號（已按從小到大排好）

m<3——比如m=[1 6 7],會得到[1 0 0]（應該能懂）

Find(m>3)——比如m=[1 6 7],會得到[2 3],即大于3的元素的下標（應該能懂）

Magic(3)——產生一個3*3的矩陣，每行每列加起來相等

[c,d]=find(a>3)——找出所有a矩陣中大于3的元素，c返回行，d返回列

Sum(m)——求和

Prod(m)——求乘積

Floor(m)——向下取整

Ceil(m)——向上取整

Max(a,[],1)——取每一列的最大值

Max(a,[],2)——取每一行的最大值

Sum(a)或sum(a,1)——對每一列求和

Sum(a,2)——對每一行求和

Sum(sum(a.*eye(3)))——求a 的對角線元素的和(a為3*3的矩陣）

Max(a(:))——求a矩陣中最大的元素

Flipud(a)——將矩陣上下翻轉

Sum(sum(a.*flipud(eye(3))))——求a副對角線元素之和(a為3*3的矩陣）

?

繪圖：

Plot(x,y)——x為因變量，y是自變量

Hold on

Plot(x1,y1,’r’)——將圖畫在舊圖之上，顏色為紅

Xlabel(‘?‘)——給自變量取名稱

Ylabel(‘?‘)——給因變量取名稱

Legend(‘?‘,’?‘)——圖例

?

MATLAB保存圖片的方法：

1、可以用print命令保存：
print(1,'-djpeg','picname.jpeg')
注：第一個參數表示圖形窗口的句柄號；第二個參數，在引號內表示保存為jpeg格式，第三個參數為文件名。
2、可以用saveas命令保存：
saveas(gcf,'picname','jpg')
注：第一個參數是matlab獲取圖形句柄號的函數名，第二個參數，在引號內是希望保存的文件名，這里不要寫后綴，第三個參數是文件類型。

3.Figure(1);plot();——為圖形編號

4.matlab中subplot(m,n,p)可以在一個figure中畫m×n個子圖，p可以指定子圖的位置，一般情況下p為單個數字，p為向量時可以合并多個子圖為一個子圖。

clear??

clc??

x=-4*pi+eps:0.01:4*pi;??

y1=sin(x);??

y2=cos(x);??

y3=tan(x);??

figure??

subplot(2,2,1);plot(x,y1);title('sin(x)')??

subplot(2,2,2);plot(x,y2);title('cos(x)')??

subplot(2,2,[3,4]);plot(x,y3);title('tan(x)')?%將第二行的兩個合并為一個??

figure??

subplot(2,2,[1?2]);plot(x,y1);title('sin(x)')?%將第一行的兩個合并為一個??

subplot(2,2,3);plot(x,y2);title('cos(x)')??

subplot(2,2,4);plot(x,y3);title('tan(x)')??

figure??

subplot(2,2,[1?3]);plot(x,y1);title('sin(x)')?%將第一列的兩個合并為一個??

subplot(2,2,2);plot(x,y2);title('cos(x)')??

subplot(2,2,4);plot(x,y3);title('tan(x)')??

figure??

subplot(2,2,1);plot(x,y1);title('sin(x)')???

subplot(2,2,3);plot(x,y2);title('cos(x)') ?

subplot(2,2,[2?4]);plot(x,y3);title('tan(x)')??%將第二列的兩個合并為一個??

?5.axis([1 2 3 4])——設置x軸為（1,2），y軸范圍設置成（3 ，4）

?

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5.axis([1 2 3 4])——設置x軸為（1,2），y軸范圍設置成（3 ，4）

6.Imagesc(a)——可視化矩陣

7.Imagesc(a),colorbar,clolormap gray;——黑白的（額，不好描述，如下）

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轉載于:https://www.cnblogs.com/oceantang/p/7127424.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Machine Learning——octave矩阵操作（2）——DAY3的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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