matlab 编写多个二维坐标点间的距离矩阵

可以使用Matlab中的pdist2函数来计算多个二维坐标点间的距离矩阵。

假设有n个二维坐标点，可以将这n个点的坐标保存在一个n行2列的矩阵中，例如：

points = [1 2;
          3 4;
          5 6;
          ...
          x y];

然后使用pdist2函数计算距离矩阵，例如：

dist_matrix = pdist2(points, points);

得到的dist_matrix是一个n行n列的矩阵，其中第i行第j列的元素表示第i个点和第j个点之间的距离。因为距离矩阵是对称的，所以只需要计算一半的元素即可。

相关问题

matlab 编写多个坐标点间的距离矩阵

可以使用 pdist 函数来计算多个坐标点间的距离矩阵。具体步骤如下：

1. 将坐标点存储在一个 n 行 d 列的矩阵中，其中 n 是点的数量，d 是每个点的维数。

2. 使用 pdist 函数计算距离矩阵。该函数需要两个参数：点矩阵和距离度量方法。可以使用不同的距离度量方法来计算距离矩阵，如欧几里得距离、曼哈顿距离等。

3. pdist 函数返回一个向量，其中包含点对之间的距离值。使用 squareform 函数将向量转换为距离矩阵。

以下是一个示例代码：

% 坐标点矩阵
points = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算距离矩阵
d = pdist(points);

% 将向量转换为距离矩阵
dist_mat = squareform(d);

disp(dist_mat);

运行结果：

dist_mat =

         0    5.1962   10.3923
    5.1962         0    5.1962
   10.3923    5.1962         0

其中，dist_mat(i,j) 表示第 i 个点和第 j 个点之间的距离。

matlab中将多个二维矩阵存到三维矩阵中

在Matlab中，可以使用以下语法将多个二维矩阵存储到一个三维矩阵中：

1. 创建一个空的三维矩阵

A = zeros(m, n, p);

其中，m 和 n 表示二维矩阵的行和列，p 表示三维矩阵的第三个维度（即二维矩阵的数量）。

2. 将二维矩阵存储到三维矩阵中

A(:,:,1) = matrix1;
A(:,:,2) = matrix2;
A(:,:,3) = matrix3;

其中，matrix1、matrix2 和 matrix3 表示三个二维矩阵，每个矩阵的行和列都为 m 和 n。这样，就可以将这三个二维矩阵存储到一个三维矩阵 A 中的三个不同的二维矩阵中。

当然，这里只是举例说明如何将多个二维矩阵存储到三维矩阵中，实际上可以根据具体需求进行调整。