发生此错误的原因是向量“Is”是一个4×1的列向量（不是1×4的行向量），因此有效的元素位置是（1,1）、（2,1）、（3,1）和（4,1）。如果尝试访问第二个位置中超过1的任何索引值，将遇到错误。
位置2的索引超过了数组边界(不能超过1)??
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公认的答案
Guillaume
2018年7月3日
编辑：MathWorks支万博1manbetx持团队
2020年2月27日
3评论
沃尔特·罗伯森
2021年5月5日
使用xlsread（）时，第一个输出将被修剪，以删除所有在转换为数字后均为NaN的前导行和尾随行以及列。通常情况下，对于标题行以及前导行或尾随文本列都会发生这种情况。第一列中可能包含文本，因此在转换为数字时变为全部NaN，然后被丢弃。这将导致关掉你的索引。
我们建议您切换到readtable()。
更多答案（5）
Tuyet Nhung
2021年5月20日
位置2的索引超出了数组边界。
m20错误(第7行)
t=ndata（：，1）；Vab=ndata（：，2）；VR=ndata（：，3）；Ir=VR/45；
以下是代码:
函数m20
clc
h =图;
集(h,“位置”,[10,10,600,680],“numbertitle”，“关”，“颜色”，' w '）
ndata = xlsread (“. . \ PD \ Vab_Vr \ 20. csv”)；
R = 45;
t=ndata（：，1）；Vab=ndata（：，2）；VR=ndata（：，3）；Ir=VR/45；
%Ve Vcm
子地块（2,1,1）、地块（t、Vab、，“颜色”, 1, 0.5, 0);网格,
伊拉贝尔(‘Mag（V）’，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”,15),
头衔(“一)V_a_b”，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”20),
xlabel('时间（秒）'，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”15)
%厢式货车
子地块（2,1,2）、地块（t、Ir、，“颜色”, 1,0, 0.8);网格,轴([-0.03,0.03,2 2])
伊拉贝尔(‘Mag（V）’，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”,15),
头衔(‘b）我’，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”20),
xlabel('时间（秒）'，“fontname”，“vni-times”，“字形大小”15)
你能帮我解决这个问题吗？
Nurliyana哈迪
2021年6月6日
谁能帮我解决这个问题？？
位置2的索引超出了数组边界。
Example3_cmp错误(第15行)
情节((:1)1 (:,2));
--------------------------------------------------------------
参数= 34473.8;
情节((:1)1、(2):,)
持有在
情节(节点(:1)1 (nodefc1 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.01 *参数),“b——”，“线宽”,2)
情节(节点(:1)1 (nodefc2 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.001 *参数),“g”，“线宽”,2)
情节(节点(:1)1 (nodefc3 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.0001 *参数),“k”，“线宽”,2)
情节(节点(:1)1 (nodefc4 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.00001 *参数),“:”，“线宽”,2)
传奇(DDM的，“FFD 0.01”，“FFD 0.001”，“FFD 0.0001”，“FFD 0.00001”）
xlabel(的时间(秒)）
伊拉贝尔(“\ partialu_6 / \ partialfc”）
设置（get）（gca，“ylabel”)，“字体大小”14)
设置（get）（gca，“包含”)，“字体大小”14)
set（gca，“字体大小”14)
图（2）
负载node.out
b =负载(“node_sens6.out”)；
负载nodeE1.out
负载nodeE2.out
负载nodeE3.out
%负载nodeE4.out
参数=2.1e8；
情节(b (: 1) 1 b (:, 2))
持有在
情节(节点(:1)1 (nodeE1 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.0005 *参数),“b——”，“线宽”,2)
绘图（节点（：，1）-1，（节点2（：，2）-节点（：，2））/（0.0003*参数），“g”，“线宽”,2)
情节(节点(:1)1 (nodeE3 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.0001 *参数),“k”，“线宽”,2)
%的阴谋(节点(:1)1 (nodeE4 (:, 2) - node(:, 2)) /(0.00001 *参数),' r: ')
cuong阮ngco
2021年6月19日
编辑：沃尔特·罗伯森
2021年6月19日
位置2的索引超出了数组边界(必须不?
超过1)用火车= data(:，Tr_ind);
%的主要功能主要
负载(“ORL_32x32.mat”）%导入人脸数据
% %分裂达塔
data =负载(“ORL_32x32.mat”)；
标签=唯一（gnd）；
TrainNum = 5;
Tr_ind = [];
Te_ind=[]；
为i = 1:长度(标签)
tempind=find（gnd=label（i））；
Tr_ind = [Tr_ind tempind (1: TrainNum)];
Te_ind = [Te_ind tempind (TrainNum + 1:结束)];
结束
%%标签和数据
Train_label =接地(Tr_ind);
Test_label =接地(Te_ind);
火车=数据(:,Tr_ind);
扎因·阿赫玛德
2021年8月31日21:46
有人能帮我解决这个问题吗?
位置2的索引超出了数组边界。
klasifikasi_svm错误(第82行)
PC1 = score_latih (: 1);
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nama_folder =“数据latih”；
nama_file = dir (fullfile (nama_folder“*.jpg”));
jumlah_file =元素个数(nama_file);
我的意思是
ciri_latih = 0 (jumlah_file 4);
为n=1:jumlah_文件
% membaca citra RGB
Img = imread (fullfile (nama_folder nama_file (n) . name));
% konversi citra RGB menjadi灰度
Img_gray = rgb2gray (Img);
%康韦西citra灰度menjadi biner
bw=im2bw（Img_灰度，灰度阈值（Img_灰度））；
% operasi morfologi
bw = imcomplement (bw);
bw = imfill (bw,“洞”)；
bw = bwareaopen (bw, 100);
我有HSV
HSV = rgb2hsv (Img);
H = HSV (:: 1);
S = HSV (:: 2);
V = HSV (:: 3);
H (~ bw) = 0;
(~ bw) = 0;
V (~ bw) = 0;
色调=总和（总和（H））/总和（总和（bw））；
饱和=总和(sum (S)) /笔(金额(bw));
值=总和（总和（V））/总和（总和（bw））；
ekstraksi ciri ukuran
面积=总和（总和（bw））；
我很高兴你能来
ciri_latih (n - 1) =色调;
ciri_lath（n，2）=饱和；
ciri_latih (n, 3) =价值;
ciri_latih (n, 4) =区域;
结束
% standarisasi数据
[ciri_-latihZ，muZ，sigmaZ]=zscore（ciri_-latih）；
% pca
[coeff，score_lath，潜伏，tsquared，explained]=pca（ciri_lathz）；
% inisialisasi variabel kelas_latih
kelas_latih=单元（jumlah_文件，1）；
%但这是一种变化
为k=1:300
kelas_latih {k} =“愤怒”；
结束
为k=301:600
kelas_latih {k} =“厌恶”；
结束
为k=601:900
kelas_latih {k} =“恐惧”；
结束
为k = 901:1200
kelas_latih {k} =“快乐”；
结束
为k = 1201:1500
kelas_latih {k} =“中性”；
结束
为k = 1501:1800
kelas_latih {k} =“伤心”；
结束
为k = 1801:2100
kelas_latih {k} =“惊喜”；
结束
%ekstrak PC1和PC2
PC1 = score_latih (: 1);
PC2 = score_latih (:, 2);
生物= score_latih (: 3);
PC4 = score_latih (: 4);
PC5 = score_latih (: 5);
%克拉西菲卡西·蒙古纳坎
Mdl=FITCECOCC（[PC1，PC2，PC3，PC4，PC5]，克拉斯拉蒂）；
% menyimpan变量-变量hasil pelatihan
保存hasil_pelatihan Mdl muZ coeff sigmaZ
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3评论
沃尔特·罗伯森
2021年9月1日5点17分
它的价值是什么
jumlah_file
尺寸（ciri_latih）
大小（分数）
我
犯罪嫌疑人
您当前的目录不是文件夹“data latih”所在的目录。I
犯罪嫌疑人
你的当前目录是'data latih'本身而不是
包含
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你也可以从以下列表中选择一个网站: