muX = [1 2 3]; sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX); x = rand(9, 3); % 生成9行3列的随机矩阵x pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), size(x, 2)); % 将第一个维度改为矩阵的行数 for kk = 1:length(pi_pdf_cell) pdf_all(kk, :) = repmat(pi_pdf_cell{kk}(x), 1, size(x, 1)); % 使用repmat扩展列向量维度 end 无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×3，右侧的大小为 9×27。

这是因为在原代码中，`pdf_all(kk, :)`仍然是一个长度为3的行向量，而在使用`repmat`函数扩展列向量的维度时，维度扩展的方向不正确。可以将`pdf_all`的第一个维度改为`size(x, 2)`，即将其改为一个9行3列的矩阵，并将`repmat`函数的参数顺序进行调整。修改后的代码如下：

muX = [1 2 3]; 
sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; 
pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX); 
x = rand(9, 3); % 生成9行3列的随机矩阵x
pdf_all = zeros(size(x, 1), length(pi_pdf_cell)); % 将第一个维度改为矩阵的行数
for kk = 1:length(pi_pdf_cell)     
    pdf_all(:, kk) = repmat(pi_pdf_cell{kk}(x')', size(x, 1), 1); % 使用repmat扩展行向量维度，并转置结果
end

其中，`pdf_all(:, kk)`用于将矩阵的第二个维度改为列向量，并将其赋值给矩阵的每一列。`repmat(pi_pdf_cell{kk}(x')', size(x, 1), 1)`用于将行向量扩展为9行27列的矩阵，并转置结果，使得其能够与随机矩阵x进行元素级别的乘法运算。