机器学习 -- Octave基本操作

场景

Octave语言是一种高级数值计算和数据可视化的开源软件。它提供了一种方便的方式来执行数值计算、数据分析和可视化,特别是在科学和工程领域中。今天学习了一下Octave的基本操作,记录一下。

下载

去Octave官网下载即可。octave下载可自行下载。

基本操作

基本运算

Octave的基本运算十分方便,只需输入 类似 1 + 1即可。
在这里插入图片描述
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非常简单,如果使用java / python / c# 还是要写个一两行代码的、

矩阵&向量操作

在机器学习中,矩阵&向量承担着非常重要的角色,在python中,我们经常会使用numpy 库做这些操作,python中的基本操作应该是这样的:

import numpy as np

# 创建向量
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("向量:")
print(vector)

# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("\n矩阵:")
print(matrix)

# 创建特殊矩阵
# 单位矩阵
identity_matrix = np.eye(3)
print("\n单位矩阵:")
print(identity_matrix)

# 全零矩阵
zero_matrix = np.zeros((2, 3))
print("\n全零矩阵:")
print(zero_matrix)

# 全一矩阵
ones_matrix = np.ones((3, 2))
print("\n全一矩阵:")
print(ones_matrix)

# 创建随机矩阵
random_matrix = np.random.rand(2, 2)
print("\n随机矩阵:")
print(random_matrix)

在octave中,生成一个矩阵
A=[1 2;3 4;5 6]
即可生成一个矩阵
在这里插入图片描述

使用;分开就是行,我们可以再试试
在这里插入图片描述

这操作非常简单。

生成向量1到6,2到99
试一试
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非常简单只需要, n:m 即可生成向量。

之前我们曾经提到过步长的概念,那么我们从1到10 以2为步长我们以Octave的命令应该是:
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n:步长:m
这就是在Octave中的提现,是不是非常简单?
再来,我们要结果生成2行3列结果全为1的元素
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2行5列的0矩阵
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随机
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随机且符合正态分布
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n阶单位矩阵
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生成幻方矩阵(每行每列的和对角线的和相同)
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这是一些基本操作,后面我会继续学习计算和绘图。

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