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

此类型的变量不支持使用点进行索引。 出错 Untitled4 (line 7) row = str2double(row_node.getFirstChild().getNodeValue());

这个错误可能是由于 `row_node` 节点的 `getFirstChild` 方法返回了一个文本节点，而不是一个元素节点。在这种情况下，你需要使用 `getNextSibling` 方法来获取下一个兄弟节点，直到找到一个元素节点为止。以下是一个修改后的示例代码：

% 读取 XML 文件
xml_filename = 'path/to/xml/file';
xml_doc = xmlread(xml_filename);
row_node = xml_doc.getElementsByTagName('ROW').item(0);
col_node = xml_doc.getElementsByTagName('COL').item(0);
row = str2double(getNodeValue(row_node));
col = str2double(getNodeValue(col_node));

% 转换为像素坐标
pixel_x = col;
pixel_y = row;

% 读取原始影像和掩膜影像
image_filename = 'path/to/image/file';
mask_filename = 'path/to/mask/file';
image_data = geotiffread(image_filename);
mask_data = imread(mask_filename);

% 进行掩膜操作
masked_image_data = image_data;
masked_image_data(mask_data ~= 255) = 0;

% 保存结果
output_filename = 'path/to/output/file';
geotiffwrite(output_filename, masked_image_data, ...
    'GeoKeyDirectoryTag', image_data.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag, ...
    'TiffTags', struct('Photometric', Tiff.Photometric.MinIsBlack), ...
    'CoordRefSysCode', image_data.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag.GTCitationGeoKey);

% 定义 getNodeValue 函数
function value = getNodeValue(node)
    child = node.getFirstChild();
    while ~isempty(child) && child.getNodeType() ~= 1
        child = child.getNextSibling();
    end
    value = char(child.getNodeValue());
end

在上述代码中，`getNodeValue` 函数用于获取节点的值。该函数会首先获取节点的第一个子节点，并通过循环跳过所有的文本节点，直到找到一个元素节点为止。然后，该函数返回该节点的文本值。

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。