用rand函数生成0~1的随机数字
exp(x)是对矩阵的元素进行指数运算；
round(x,2)是把全是小数的矩阵的元素保留2位小数；
mod(x,3)是计算矩阵元素除以三后的余数；
sum函数：求和函数，sum(A,1)可以简写成sum(A);sum(sum(A))或sum(A(:))都是对矩阵中所有元素的和；如果矩阵或向量中有异常值，即NaN,我们可以使用sum(A,'omitnan')，这样可以忽略异常值。
prod函数：product有积的意思，用法和sum函数类似，prod(A,'omitnan')同样可以忽略异常值，计算每行，每列元素的积写法和sum一样，只是函数的名字不相同。
cumsum函数：cumulative-sum意思是求累积和，就是累加值，1 2 3 4,cumsum(A)就是1 3 6 10分别对应前一项的和，前两项的和，前三项的和，前四项的和，如果有缺失值，同样，加上omitnan即可。
diff函数：计算差分，括号里的第二个代表几阶差分，第三个表示行或者列；但是不能使用omitnan忽略异常值；
mean函数：计算平均数，用法一样，例如mean(A,1) mean(A,2),mean(A,1,'omitnan');
median函数：求中位数,肯定一样啊，median(A),median(A,2).mean(A,2,'omitnan')
mode函数：求众数,一样，但不同是可以有多个返回值，如果只有一个返回值，那么会返回较小值，mode(A,2)求每一行的众数；还有一点不同，有缺失值时候，该函数自动忽略，不必使用omitnan参数；m,n=mode(A)即返回向量的较小众数m和该数字出现的次数；如果返回多个众数，需要引入元胞数组的概念，元胞数组就是一组数字，但是可以包含不同的数据类型；大括号索引提取里面的值，C是一个列向量，M,F,C=mode(A,2)就会返回每一行的众数；
var函数：varience计算方差，第二个数字，0代表样本，1代表总体方差，总体方差除以n，样本方差除以n-1;对于矩阵，在括号里加上1或2就可以求每一列，每一行的方差。矩阵的var(A,0,1)可以直接写作var(A)
std函数:standard-deviation计算标准差,同上；
min,max函数会自动忽略缺失值，但是返回线性索引时不能忽略；；求对应位置的最值，只能有一个返回值，但是求每行每列的最值时，可以有两个返回值；
计算每行每列的最值，放在空的向量里面；如果丢失，就会每个元素都和1，2比较
按照规定的维度返回线性索引；