【Matlab学习笔记】【函数学习】size参数

本文详细介绍了size函数的不同使用方法,包括直接显示矩阵大小、返回行向量、分别获取行数和列数等。此外还解释了如何针对不同维度的数组获取特定方向上的大小。

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size(A)函数是用来求矩阵的大小的,你必须首先弄清楚A到底是什么,大小是多少。

比如说一个A是一个3×4的二维矩阵:

      1、size(A) %直接显示出A大小

       输出:ans=

                          3    4

       2、s=size(A)%返回一个行向量s,s的第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数

       输出:s=

                          3    4

       3、[r,c]=size(A)%将矩阵A的行数返回到第一个输出变量r,将矩阵的列数返回到第二个输出变量c

       输出:r=

                          3

                c=

                          4

       4、[r,c,m]=size(A)

       输出:r=

                          3

                c=

                          4

                m=

                          1

也就说它把二维矩阵当作第三维为1的三维矩阵,这也如同我们把n维列向量当作n×1的矩阵一样

       5、当a是一个n维行向量时,size(A)把其当成一个1×n的矩阵,因此size(a)的结果是

       ans

                  1   n

而不是a的元素个数n

       6、size(A,n)

       如果在size函数的输入参数中再添加一项n,并用1或2为n赋值,则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的是矩阵A的行数, c=size(A,2) 该语句返回的是矩阵A的列数。

转自:http://blog.youkuaiyun.com/fengfuhui/article/details/7666570

### 关于MATLAB学习笔记第七部分内容 目前提供的引用材料并未直接提及MATLAB学习笔记的第七部分具体内容。然而,基于已有的参考资料以及常见的MATLAB教程结构推测,第七部分可能涉及更高级的主题或特定领域应用。以下是根据已有知识体系推断的内容框架: #### 可能涵盖的主题 1. **数值计算与优化** 数值分析和最优化技术是MATLAB的重要组成部分之一。这部分通常会介绍如何利用MATLAB解决复杂的数学问题,例如线性规划、非线性方程求解等[^5]。 2. **图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)** 如果第七部分专注于图像处理,则可能会讲解如何读取、显示、增强图像,以及执行边缘检测和其他形态学操作。典型函数包括`imread`, `imshow`, 和 `edge`等[^6]。 3. **信号处理基础** 鉴于引用提到EEG数据分析 (`eeglab`),可以猜测第七章节也可能深入探讨信号处理理论及其实践实现方式,比如滤波器设计或者频谱估计方法[^7]。 4. **GUI开发指南** 创建图形用户界面(GUIs),使程序交互更加友好直观。这一步骤往往涉及到App Designer的应用或者是传统GUIDE环境下的控件布局设置过程说明[^8]. 5. **并行计算功能简介** 并行运算允许加速耗时的任务完成速度。通过Distributed Computing Server支持大规模集群上的分布式作业调度管理机制描述可能是另一重点方向[^9]. 由于缺乏具体文档细节确认以上假设,请进一步提供确切资料以便给出更为精准的回答! ```matlab % 示例代码片段展示简单的线性回归模型构建流程 X = randn(100,1); Y = 3*X + randn(size(X)); % 构造模拟数据集 p = polyfit(X,Y,1); % 使用polyfit拟合直线参数 disp(['Slope:', num2str(p(1)),' Intercept:' ,num2str(p(2))]); plot(X,Y,'o', X,polyval(p,X),'-'); % 绘制散点图加最佳匹配曲线 legend('Data Points','Fitted Line'); title('Simple Linear Regression Example'); xlabel('Independent Variable X'); ylabel('Dependent Variable Y'); ```
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