matlab将一个x=2,y=3的struct类型，转换为double类型[2,3]

可以使用以下代码将包含 x=2 和 y=3 的 struct 转换为 size 为 [1,2] 的 double 数组：

s.x = 2;    % 定义 struct
s.y = 3;

A = [s.x, s.y];    % 将 struct 转换为 double 数组

输出结果为：

A =

     2     3

相关问题

请详述如下matlab代码功能：clear all; close all; clc; addpath('./util'); % 读mnist数据 load mnist_uint8; train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); % cnn的参数 cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) % convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) % subsampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) % convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) % subsampling layer }; % 这里把cnn的设置给cnnsetup，它会据此构建一个完整的CNN网络，并返回 cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); % 网络超参数 opts.alpha = 1 ; %学习率步长 opts.batchsize = 20; %每一批数据的数量 opts.numepochs = 1 ; %迭代大循环次数 IterMax = 2; % 整个数据集上的迭代次数 precision = zeros(1,IterMax); disp('======start training======'); for iter = 1:IterMax % 然后开始把训练样本给它，开始训练这个CNN网络 cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); % 然后就用测试样本来测试 [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); disp(['% ',num2str(iter),' %', '---------%准确率',num2str(100 - er*100) '%---------']); precision(iter) = 1-er; end plot(precision);

这段代码实现了一个卷积神经网络（CNN）模型对手写数字图片进行分类。

具体实现过程如下：

1. 导入 MNIST 数据集，该数据集是一个手写数字图片数据集，包含 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片。

2. 对数据进行预处理，将数据转换为三维数组，每张图片大小为 28x28 像素，将像素值标准化到 0 到 1 之间。

3. 定义 CNN 模型的参数，包括输入层、卷积层、池化层，共两个卷积层和两个池化层。

4. 使用 cnnsetup 函数根据参数构建一个完整的 CNN 网络。

5. 定义网络超参数，包括学习率步长、每一批数据的数量和迭代次数。

6. 对整个数据集进行多次迭代训练，每次迭代都将训练数据集分成若干个批次进行训练，使用 cnntrain 函数进行训练，并使用 cnntest 函数对测试集进行测试计算准确率。

7. 最后将每次迭代的准确率保存下来并绘制出准确率变化曲线。

总体来说，这段代码实现了一个基本的 CNN 模型对手写数字图片进行分类的过程，并且可以动态地观察训练的准确率变化情况。

matlab的 struct

### MATLAB 中 `struct` 函数的使用方法

#### 创建结构体

在 MATLAB 中，可以通过多种方式创建结构体。一种常见的方式是利用 `struct` 函数直接定义带有特定字段名和对应值的新结构体。

s = struct('field1', {}, 'field2', {});

此命令初始化了一个具有两个空字段 (`field1`, `field2`) 的结构体实例[^2]。

另一种更直观的方法是在工作区中逐步构建结构体：

data.x = linspace(0, 2 * pi);
data.y = sin(data.x);
data.title = 'y = sin(x)';

上述代码片段展示了如何通过点号操作符向名为 `data` 的结构体内添加三个不同类型的成员变量——分别是数值型数组、另一组数值以及字符串描述。

#### 结构体转换自其他对象

对于某些特殊类型的对象而言，可以直接调用 `struct()` 方法将其属性映射至同名字段内形成新的结构体实例。需要注意的是，并非所有的内置基础数据类别都支持这种转换；比如双精度浮点数(`double`)或字符串(`char`)就不允许如此处理。不过，表格(Table)与时序表(Timetable)则例外地被允许执行此类转变过程。

#### 访问与修改结构体元素

访问结构体内的单个元素可通过点运算符实现:

disp(data.title); % 显示 "y = sin(x)"

要遍历整个结构体并获取所有字段名称列表可借助于 `fieldnames()` 函数：

fields = fieldnames(data);
for i = 1:length(fields)
    disp([fields{i}, ': ', num2str(getfield(data, fields{i}))]);
end

当需要动态设置某个未知提前存在的键值对时，推荐采用 `setfield()/getfield()` 组合来完成这项任务[^3]。