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。

相关问题

function pi_pdf = get_pi_pdf(muX, sigmaX) n = length(muX); pi_pdf = cell(n, 1); for kk = 1:n pi_pdf{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sigmaX(kk)); end end，， 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); pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), length(x)); for kk = 1:length(pi_pdf_cell) pdf_all(kk, :) = pi_pdf_cell{kk}(x)'; end 无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×9，右侧的大小为 3×9。

这是因为在调用 get_pi_pdf 函数时，sigmaX 的尺寸定义不正确。根据代码，sigmaX 应该是一个 3x3 的对角矩阵，而不是一个 3x3 的下三角矩阵。所以需要修改 sigmaX 的定义。

正确的代码应该是这样的：

function pi_pdf = get_pi_pdf(muX, sigmaX)
    n = length(muX);
    pi_pdf = cell(n, 1);
    for kk = 1:n
        pi_pdf{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sigmaX(kk));
    end
end

muX = [1 2 3];
sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; % 定义对角线元素
pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX);
x = rand(9,3);
pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), size(x, 1)); % 修改 pdf_all 的尺寸
for kk = 1:length(pi_pdf_cell)
    pdf_all(kk, :) = pi_pdf_cell{kk}(x')'; % 调整参数的顺序，同时转置 pdf_all
end

这样就可以得到一个 3x9 的矩阵 pdf_all，其中每行代表一个正态分布概率密度函数在随机矩阵 x 的每行的取值。

muX = [1 2 3]; sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX); x = [1.2 2.5 3.8]'; pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), 1); for kk = 1:length(pi_pdf_cell) pdf_all(kk) = pi_pdf_cell{kk}(x); end 无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

这个错误是因为你在定义 `pdf_all` 的时候，指定了它的维度为 `(length(pi_pdf_cell), 1)`，但是在执行 `pdf_all(kk) = pi_pdf_cell{kk}(x);` 时，右侧返回的值不是一个标量，而是一个向量，导致无法将向量赋值给标量。你可以尝试将 `pdf_all` 的维度改为 `(length(pi_pdf_cell), length(x))`，即每个概率密度函数对应一个向量，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 = [1.2 2.5 3.8]';
pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), length(x));
for kk = 1:length(pi_pdf_cell)
    pdf_all(kk, :) = pi_pdf_cell{kk}(x)';
end

这样就可以正确地计算每个概率密度函数在给定的点 `x` 处的值了。