主要记录的是自己复习过程中遇到的零零散散、貌似很重要但又容易忘的知识点，总的来说比较基础，适合无聊的时候，一边摸鱼一边看。

数据科学中的数学基础

目录

数据科学中的数学基础

1.标量  

2.向量  

3.矩阵

4.函数

5.元胞数组

6.文件

7.分支语句

8.ps===

 

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1.标量  

>> a=4 % 可以是整数 a = 4 >> b=5.2 % 可以是小数 b = 5.2000 >> x=-1.3 % 可以是负数 x = -1.3000 >> p=pi % 可以是某个 常数 p = 3.1416 >> y=inf % 可以是无穷大 y = Inf >> z=‘M’ % 可以是一个字母 z = ‘M’ >> n=NaN % 可以是非数 (Not a Number) n = NaN >> 3==5 % 可以是逻辑值 ans = logical 0

2.向量  

b=linspace(1,10,5) % 以 linspace 在区间 1~10 之间生成 5 个元素的向量 b = 1.0000 3.2500 5.5000 7.7500 10.0000 >> c=logspace(1,5,3) % 以 logspace 在区间 1~5 之间生成包含 3 个对数等分数据的行向 量 c = 10 1000 100000

3.矩阵

tril(A)  lower triangular matrix  下三角矩阵

triu(A) upper triangular matrix 上三角矩阵

A=[1,2,3;3,4,5;7,8,9]; %3x3 的矩阵 R=triu(A,-1) % 以第 -1 条对角线分隔提取上三角 R = 1 2 3 3 4 5 0 8 9

diag(A)  diagonal  对角线

eye(n) :生成n*n阶单位矩阵 eye(m,n):生成m*n的单位矩阵，对角线元素为 1，其他为0 eye(size(A))：生成一个矩阵Ａ大小相同的单位 矩阵

size(A) 输出A矩阵的行数和列数。如果A多维，则输出每一维的个数（维数的长度）。

size(A,2) 输出A第二维的个数。

size(A,[1,3]) 输出A第一和第三维的个数。

size(A,2:4) 输出二到四维的个数。

以下函数与eye用法类似。

ones() 全1矩阵 

zeros() 全0矩阵

rand() 随机矩阵  默认0~1的范围，可以通过n*rand()设置想要的范围。

randn() 生成n*n的服从标准正态分布的随机矩阵

加法：

矩阵和向量相加，即向量和矩阵的每一 行相加。这是一种隐式地复制向量到很 多位置的方式，称为广播。

乘法

注意点乘 .* 和直接 * 的区别

dot(x,y) 标量点积

A = [4 -1 2];
B = [2 -2 -1];

计算 A 和 B 的点积。

C = dot(A,B);  C结果为 8，因为C = A(1)*B(1) + A(2)*B(2) + A(3)*B(3)

 用cross() 表示叉积

使用点积验证 C 是否与 A 和 B 垂直。dot(C,A)==0 & dot(C,B)==0

范数norm()

向量的1范数为各个元素的绝对值之和 向量的2范数为各个元素的平方和的平方根 向量的负无穷范数为所有元素的绝对值中最小的 向量的正无穷范数为所有元素的绝对值中最大的 向量的p范数为p次方和的p次方根

矩阵的1-范数（列和范数）：矩阵的每一列上的元素绝对值先求和，再从中取最大值。（列和最大）norm(A,1); 矩阵的2-范数（欧几里德范数，谱范数）：矩阵

标签：语句,函数,矩阵,笔记,matlab,fout,范数,向量,复习
来源： https://blog.csdn.net/lwk___123/article/details/122251783