如何在Matlab中轻松创建向量的动态2D矩阵

根据我的代码：

G=zeros(height,width); %zeros or whatever

for y = 1 : height
    for x = 1 : width
         magnitude = sqrt(Gx(y,x)^2 + Gy(y,x)^2);
         gradient_direction = atan(Gy(y,x)/Gx(y,x));
         G(y,x) = [magnitude gradient_direction];
    end
end

我一直得到这个（如果我不使用zero（））：

下标赋值维度不匹配

或者这个：

赋值的非单例rhs维度比非单例rhs维度多 下标

通过使用

G（y，x，：）=[幅值，梯度_方向]您正试图将两个值分配给为索引为
（y，x）
的单个值保留的点。解决这个问题的一种方法是使用三维数组G

G=zeros(height,width,2);

for y = 1 : height
    for x = 1 : width
         magnitude = sqrt(Gx(y,x)^2 + Gy(y,x)^2);
         gradient_direction = atan(Gy(y,x)/Gx(y,x));
         G(y,x,:) = [magnitude, gradient_direction];
    end
end

现在，在每个点G（y，x）上，您可以存储这两个值并访问它们，例如
G（1,2,1）
在
（1,2）
位置处的
magnity
和
梯度方向的
G（1,2,2）
。这假设
Gx
和
Gy
都是大小高x宽的数组


需要注意的重要一点是，沿三维方向的G切片也将是3D阵列，即
mag_dir=G（3,2，：）
将具有大小
[12]
，而不是
[12]
。在某些应用中，这可能会导致错误，例如尝试将
mag_dir
与另一个向量（没有额外维度）和线性代数操作连接起来

要解决此问题，请使用将维度显式更改为目标维度。对于这里的向量，它将是
重塑（mag_dir，1，2）
。同样适用于2D切片，如
more\u md=G（1，：，：）
——这将需要例如
more\u md=restrape（more\u md，2,5）
 使用
G（y，x，：）=[幅度，梯度方向]您正试图将两个值分配给为索引为
（y，x）
的单个值保留的点。解决这个问题的一种方法是使用三维数组G

G=zeros(height,width,2);

for y = 1 : height
    for x = 1 : width
         magnitude = sqrt(Gx(y,x)^2 + Gy(y,x)^2);
         gradient_direction = atan(Gy(y,x)/Gx(y,x));
         G(y,x,:) = [magnitude, gradient_direction];
    end
end

现在，在每个点G（y，x）上，您可以存储这两个值并访问它们，例如
G（1,2,1）
在
（1,2）
位置处的
magnity
和
梯度方向的
G（1,2,2）
。这假设
Gx
和
Gy
都是大小高x宽的数组


需要注意的重要一点是，沿三维方向的G切片也将是3D阵列，即
mag_dir=G（3,2，：）
将具有大小
[12]
，而不是
[12]
。在某些应用中，这可能会导致错误，例如尝试将
mag_dir
与另一个向量（没有额外维度）和线性代数操作连接起来

要解决此问题，请使用将维度显式更改为目标维度。对于这里的向量，它将是
重塑（mag_dir，1，2）
。同样适用于2D切片，如
more\u md=G（1，：，：）
——这将需要例如
more\u md=restrape（more\u md，2,5）
 虽然@atru-answer有效，但如果有帮助的话，我想建议一种更快更整洁的矢量化方法。此处的操作可以轻松转换为矢量化操作：

G=cat(3,hypot(Gy,Gx),atan(Gy./Gx));

虽然@atru-answer有效，但如果有帮助的话，我想建议一种更快更整洁的矢量化方法。此处的操作可以轻松转换为矢量化操作：

G=cat(3,hypot(Gy,Gx),atan(Gy./Gx));

酷：）有一件事，当你使用三维数组并在第三维切片时，比如
x=A（3,2，：）
你不会得到一维和二维数组，你会得到大小像[1,3,1]的数组，即仍然是三维的，而不仅仅是[1,3]。要将这些切片用作1D和2D阵列，您需要使用
重塑
。如果您愿意，我可以添加一个快速示例。许多操作实际上都会起作用。当我在3个空间维度上编程时遇到了问题，当时我正试图可视化/处理数据的横截面。明天我会查看这些代码，如果我发现有用的东西，也许会更新。@Trt Trt为什么不将其保留为两个不同的2D变量？@Adiel不知道确切的原因，但在科学计算中，你希望将某些东西像这样保持在一起的情况并不少见。特别是当他们提到单个2D对象（图像、空间等）的属性时。对，但这似乎让他头痛多于好处。无论如何，我会将它存储为一个具有不同字段的结构。首先，当你使用三维数组并在第三维切片时，比如
x=a（3,2，：）
你不会得到一维和二维数组，你会得到大小像[1,3,1]的数组，也就是说，仍然是三维的，而不仅仅是[1,3]。要将这些切片用作1D和2D阵列，您需要使用
重塑
。如果您愿意，我可以添加一个快速示例。许多操作实际上都会起作用。当我在3个空间维度上编程时遇到了问题，当时我正试图可视化/处理数据的横截面。明天我会查看这些代码，如果我发现有用的东西，也许会更新。@Trt Trt为什么不将其保留为两个不同的2D变量？@Adiel不知道确切的原因，但在科学计算中，你希望将某些东西像这样保持在一起的情况并不少见。特别是当他们提到单个2D对象（图像、空间等）的属性时。对，但这似乎让他头痛多于好处。无论如何，我会将其存储为具有不同字段的结构。这是一个更好的解决方案。人们也可以考虑使用，这是一个更好的解决方案。人们也可以考虑使用。