在Matlab中习惯性的会将二维数组中的第一维称为“行”第二维称为“列”，而对于三维数组的第三位则是习惯性的称为“页”。在Matlab中将三维及三维以上的数组统称为高维数组，三维数组也是高级运算的基础，本文将介绍三种创建三维数组的方法。
方法/步骤
打开matlab，在命令行窗口中输入help reshape，对reshape有一个认识，也可以不看
MATLAB 三维数组如何表达 如何使用reshape
举例说明：reshape([1:18],[3 3 2])
MATLAB 三维数组如何表达 如何使用reshape
reshape([1:18],[3 3 2])中的[1:18]意思是数组1--18，后边[3 3 2]意思是将数组分为3行、3列、2页
测试：
先查看二维数组:[9 8 7 1 2 3 5 4 6;10 11 12 13 14 15 16 17 18]
再:reshape([9 8 7 1 2 3 5 4 6;10 11 12 13 14 15 16 17 18],[3 3 2])
在 MATLAB 中，三维数组是一种非常重要的数据结构，尤其在处理多维数据时，例如图像处理、信号处理等领域。本篇文章将深入探讨如何在 MATLAB 中创建和操作三维数组，特别是通过 `reshape` 函数来实现。
理解 MATLAB 中数组的概念至关重要。在二维数组中，我们通常将第一维称为“行”，第二维称为“列”。对于三维数组，第三维则被称为“页”。三维数组可以视为一系列二维矩阵的堆叠，每一页代表一个独立的二维切片。在 MATLAB 中，高于三维的数组统称为高维数组。
`reshape` 函数是 MATLAB 提供的一个非常实用的工具，用于改变数组的形状。其基本语法是 `reshape(A, m, n, p)`，其中 `A` 是原始数组，`m`, `n`, 和 `p` 分别是新数组的行数、列数和页数。关键在于，重塑后的元素总数必须与原始数组相同。
以文中的例子 `reshape([1:18],[3 3 2])` 来解释，`[1:18]` 创建了一个从 1 到 18 的一维数组，表示我们要重塑的原始数据。后面的 `[3 3 2]` 定义了新数组的维度，即 3 行、3 列和 2 页。这意味着我们将把原始数组重塑成一个 3x3x2 的三维数组，总共包含 18 个元素（因为 3 * 3 * 2 = 18）。
为了更好地理解这个过程，我们可以进行一个简单的测试。假设我们有以下二维数组：
```matlab
A = [9 8 7 1 2 3 5 4 6;10 11 12 13 14 15 16 17 18];
```
我们想要将这个数组重塑成一个 3x3x2 的三维数组，可以这样操作：
```matlab
B = reshape(A, [3 3 2]);
```
执行这个命令后，`B` 将会是一个三维数组，其中每一页都是 `A` 的一个子集，按顺序分配到不同的页上。这种重塑操作可以帮助我们将数据组织成更适合处理的形式，比如在处理多帧图像序列或时间序列数据时。
此外，`reshape` 函数还可以用于其他维度的数组，只需调整参数即可。例如，如果我们想将一个 1D 数组重塑为 2D 或更高维的数组，只要保证新的形状总元素数量不变，`reshape` 都能完成任务。
熟练掌握 `reshape` 函数是理解并操作 MATLAB 三维数组的关键。通过灵活运用这个函数，你可以创建、转换和分析各种多维数据，这对于进行复杂计算和数据分析是至关重要的。在实际应用中，可以根据需求将数据重新排列，以便更好地处理和可视化数据结构。
