用x=rand(9,3)，for kk = 1:n % 以 muX(kk) 为均值，sigmaX(kk) 为标准差的正态分布概率密度函数 pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); % 将函数句柄保存在一个 cell 数组中 pi_pdf_cell{kk} = pi_pdf; end举个例子

好的，我们可以用这段代码来创建 3 个以不同均值和标准差的正态分布概率密度函数，并将函数句柄保存在一个 cell 数组中。

具体实现过程如下：

x = rand(9,3); % 随机生成一个 9x3 的矩阵
muX = mean(x); % 计算每列的均值
sigmaX = std(x); % 计算每列的标准差
n = 3; % 循环次数上限

for kk = 1:n
    % 以 muX(kk) 为均值，sigmaX(kk) 为标准差的正态分布概率密度函数
    pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); 
    % 将函数句柄保存在一个 cell 数组中
    pi_pdf_cell{kk} = pi_pdf;
end

这样，我们就可以通过调用 pi_pdf_cell 中的函数句柄来获取对应的正态分布概率密度函数。例如，要获取第二个函数句柄对应的正态分布概率密度函数，可以使用如下代码：

pdf_2 = pi_pdf_cell{2}(x(:,2));

这样就可以得到以 muX(2) 为均值，sigmaX(2) 为标准差的正态分布概率密度函数在第二列上的取值了。注意，在调用函数句柄的时候要传入相应的参数，这里我们传入了 x(:,2) 表示第二列的数据。

相关问题

function f = generateData(n, nS, muX, sigmaX) % n: 数据维度 % nS: 样本个数 % muX: 均值向量 % sigmaX: 标准差向量 f = @generate; function x = generate() x = zeros(n, nS); for k = 1:n x(k, :) = normrnd(muX(k), sigmaX(k), 1, nS); end end end 使用方法如下： 复制 n = 3; nS = 5; muX = [1; 2; 3]; sigmaX = [0.1; 0.2; 0.3]; generateDataFunc = generateData(n, nS, muX, sigmaX); x = generateDataFunc(); ， 无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×3，右侧的大小为 5×1。 出错 generateData/generate (第 12 行) x(k,:) = normrnd(muX(k),sigmaX(k),nS,1);

这个错误的意思是您正在尝试将一个大小为nS×1的向量赋值给一个大小为1×n的矩阵的某一行。这是不允许的，因为它们的大小不匹配。您需要确保将向量的长度与矩阵的行数匹配。您可以考虑更改您的数据维度或更改您的赋值操作，以确保匹配。例如，您可以将向量赋值给矩阵的一行而不是一列，即将 x(k, :) 改为 x(:, k)。

用 function f = pi_rnd(nS,n,muX,sigmaX) % n: 数据维度 % nS: 样本个数 % muX: 均值向量 % sigmaX: 标准差向量 % 类似于蒙特卡罗 生成样本 f = @generate; function x = generate() x = zeros(nS,n); for k = 1:n x(:,k) = normrnd(muX(k),sigmaX(k),nS,1); end end end，举例

这个函数用于生成 $nS$ 个 $n$ 维高斯分布随机样本，其中第 $k$ 个维度的均值为 $muX(k)$，标准差为 $sigmaX(k)$。我们可以通过以下方式调用该函数：

nS = 1000;
n = 2;
muX = [1, 2];
sigmaX = [0.5, 1];

f = pi_rnd(nS, n, muX, sigmaX);
samples = f();  % 生成样本

scatter(samples(:,1), samples(:,2)); % 绘制散点图
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Generated samples');

这里我们指定了样本个数 `nS` 为 1000，数据维度 `n` 为 2，均值向量 `muX` 为 [1,2]，标准差向量 `sigmaX` 为 [0.5,1]。然后，我们通过调用 `f()` 生成样本，并使用 `scatter` 函数绘制了生成的样本的散点图。