matlab怎的size函数怎么用，举个例子

好的，关于你提到的问题，size函数是用于获取矩阵或数组的大小信息的Matlab内置函数。其使用方法为：size(A)，其中A是需要获取大小信息的数组。

举个例子，假如有一个2×3的矩阵A，我们想获取它的大小信息，我们只需要在Matlab命令窗口中输入size(A)即可，Matlab会输出矩阵A的大小信息，即2 3。

需要注意的是，size函数返回的是一个包含矩阵或数组各维度大小信息的向量，具体哪个维度对应哪个向量元素可以通过指定第二个参数来控制，如size(A,1)代表第一维大小，size(A,2)代表第二维大小。

相关问题

matlab中Size函数

在MATLAB中，size函数用于获取数组的大小，返回一个包含每个维度大小的行向量。例如，如果你有一个矩阵A，你可以使用size(A)来获取它的大小。size函数还可以接受一个可选的参数n，它指定要返回的向量的长度。如果省略n，则size函数将返回一个行向量，其长度等于A的维数。如果指定n，则size函数将返回一个n元素的行向量，其中每个元素都是相应维度的大小。

下面是一个例子：

A = rand(2,3,4);
sz = size(A);
disp(sz);

输出：

2     3     4

matlab fit函数拟合三元多项式 举个例子

假设要拟合的三元多项式为:

z = a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f

其中，a、b、c、d、e、f为多项式的系数，x、y为自变量，z为因变量。

可以使用Matlab的fit函数拟合该三元多项式，步骤如下：

1. 准备数据
首先，需要准备一组x、y、z的实测数据，可以用meshgrid函数生成：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));

其中，randn函数是为了生成一些随机噪声，使得数据更加真实。

2. 拟合多项式
使用fit函数拟合三元多项式：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));
[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( X, Y, Z );
ft = fittype( 'a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f', 'independent', {'x', 'y'}, 'dependent', 'z' );
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
opts.Display = 'Off';
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );

其中，fittype函数指定拟合的多项式形式，prepareSurfaceData函数将x、y、z数据转换为fit函数需要的格式，fitoptions函数指定拟合算法的参数。

3. 查看拟合结果
可以使用plot函数查看拟合结果：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));
[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( X, Y, Z );
ft = fittype( 'a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f', 'independent', {'x', 'y'}, 'dependent', 'z' );
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
opts.Display = 'Off';
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );
plot(fitresult,[xData,yData],zData);

拟合结果中，红色曲面为拟合的三元多项式，蓝色散点为实测数据。