第二课 
Moving Data 数据移动

常用内置函数

(1)加载文件

load 文件名.dat(或load('文件名.dat'))

接着输入文件名便可查看文件里的数据

(2)显示当前工作空间的所有变量 who/whos(更详细)

(3)清除变量 clear 变量名

直接输入clear的话将删除当前工作空间中所有变量

(4)矩阵的大小 size(A)/length(A)

size(A)返回值依旧为一个矩阵[r,v] (size(A,1)返回矩阵的行数 size(A,2)返回矩阵的列数 )

length(A)返回行数与列数中的的最大值, 常用于向量

(5)翻转给定矩阵 flipud(A)

(6)max (一行多列)返回矩阵中元素最大值

(多行多列)返回矩阵中元素最大列

max(a,[],2)以矩阵形式输出矩阵a中的最大列(以离第2个元素的临近距离排列,近的排在前面)

max(:)以向量形式输出矩阵a中的所有元素

(7)改变数值有效数字显示位数(默认为short) format(opt) / format opt
(8)修改命令行 PS1(opt)prompt

(9)显示内置函数func的用法help func(任意)

(10)打印 disp(sprintf('6 decimals:%0.6f',a)) ps:打印并在控制台显示变量a的小数点后六位。

(11)显示当前文件所处路径 pwd

(12)进入文件cd

(13)列出当前目录下所有文件 ls

(14)储存数据(以二进制形式)将文件中第1到10个数据存入v中 v = 文件名(1:10)

将v存入hello.dat文件中 save hello.dat v

(以我们看得懂的形式)将v的ascii码存入hello.txt文件中 save hello.txt v -ascii

Octave Tutorial(《Machine Learning》)之第二课《数据移动》的更多相关文章

  1. Coursera《machine learning》--(14)数据降维

    本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 ...

  2. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

  3. How do I learn machine learning?

    https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? ...

  4. Example-based Machine Learning是什么?

    参考:https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/proto.html EML简介 Example-based Machine Learnin ...

  5. Octave Tutorial(《Machine Learning》)之第一课《数据表示和存储》

    Octave Tutorial 第一课 Computation&Operation 数据表示和存储 1.简单的四则运算,布尔运算,赋值运算(a && b,a || b,xor( ...

  6. Coursera machine learning 第二周 quiz 答案 Octave/Matlab Tutorial

    https://www.coursera.org/learn/machine-learning/exam/dbM1J/octave-matlab-tutorial Octave Tutorial 5  ...

  7. Machine Learning – 第2周(Linear Regression with Multiple Variables、Octave/Matlab Tutorial)

    Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) O ...

  8. 课程一(Neural Networks and Deep Learning),第二周(Basics of Neural Network programming)—— 3、Python Basics with numpy (optional)

    Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep ...

  9. 数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系?

    本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答 ...

随机推荐

  1. Charlse 使用小记

    抓包神器Fiddler 是基于微软的 .Net 技术开发的,没办法直接在 Mac/Linux 下使用,而Charlse是Mac下常用的网络封包截取工具.是一个HTTP代理服务器,HTTP监视器,反转代 ...

  2. .NET操作RabbitMQ组件EasyNetQ使用中文简版文档。

    本文出自EasyNetQ官方文档,内容为自己理解加翻译.文档地址:https://github.com/EasyNetQ/EasyNetQ/wiki/Quick-Start EasyNetQ简介 Ea ...

  3. PROC UNIVARIATE过程

    EDA(探索性数据分析)最常用的过程步之一就是PROC UNIVARIATE. 首先先看一个最简单的PROC UNIVARIATE程序: PROC UNIVARIATE DATA=SASHELP.FI ...

  4. 第二章:在HTML中使用JavaScript

    1:在使用<script>嵌入JavaScript代码死,记住不要在代码中的任何地方出现"</script>"字符串 例如,浏览器在加载下面所示代码时就会产 ...

  5. mybatis入门-第一个程序

    今天,我们就一起来完成mybatis的第一个小demo,使用mybatis对我们的数据库进行一个小小的操作. 需求 根据用户id查询用户的信息. 环境搭建 java环境:jdk1.7版本 开发工具:e ...

  6. 11G内存设置一例

    11G的内存设置参数有memory_target.memory_max_target.sga_target.pga_aggregate_target等. 一个特别繁忙的数据库,前期内存设置较低,物理内 ...

  7. beautifulsoup 获取a(tag)的属性href

    一开始使用使用attrs(“href”) 出现错误TypeError: 'dict' object is not callable 由于attrs字典类型 atrrs["href" ...

  8. [Flume] - flume安装

    Apache Flume是一个分布式的.可靠的.高效的系统,可以将不同来源的数据收集.聚合并移动到集中的数据存储中心上.Apache Flume不仅仅只是用到日志收集中.由于数据来源是可以定制的,fl ...

  9. Unity渲染优化中文翻译(一)——定位渲染问题

    最近有一点个人的时间,尝试一下自己翻译一下英文的 Optimizing graphics rendering in Unity Games, 这儿附上英文链接: 个人英文水平有限,unity图像学知识 ...

  10. sping整合hibernate之二:dao层开发

     在上一篇日志中将hibernate的会话工厂sessionFactory注入到了spring的容器中,但这样还不够,因为hibernate的增删改查是要使用事务机制的, 所以还要在spring中配置 ...