问基于特定尺寸值的4d阵列约简的高效自动化

EN

作为一个序言，我是相当缺乏经验，所以我的术语可能是错的，因此，为什么我找不到任何东西时，搜索论坛。

我有一个巨大的大气高度数据数组(hgt) 1900年包含在一个netcdf文件中。从概念上讲，我的项目范围很简单，创建一个高度气候学(一年中每一天的每个网格点的平均高度值)在两个特定的压力水平上，涉及141年的数据(每个年度数据文件都有相同的格式)。

hgt_1900 = ncread('hgt.1900.nc','hgt')
n = numel(hgt_1900)
n = 143488800

size(hgt_1900)
ans = 180  91  24  365

尺寸是经度、纬度、气压级和时间(天数)。考虑到数组的大小，我认为在某一天将数据限制在一个压力级(例如:4级)是可行的。

hgt_1900_4_Day1 = hgt_1900(1:180, 1:91, 4, 1)

这将返回一个180x91单变量，这是很棒的！然而，当我到达hgt_1900_4_Day3时，我发现必须有一种方法来实现这个过程的自动化。所以这就是我试过的

for day = 1:365
    hgt_1900_4_Day'day' = hgt_1900(1:180, 1:91, 4, 'day')
    day = +1
end
Error: File: Height850.m Line: 2 Column: 20
Unexpected MATLAB expression.

有人能说明如何纠正这一意想不到的说法吗？我尝试过(可能不正确)使用genvarname函数，它正确地生成变量名，但是保持4D变量格式，并且没有得到正确的天数据：

for day = 1:356
    t = hgt_1900(1:180, 1:91, 4, 'day');
    v = genvarname('hgt_1900_4_Day', who);
    eval([v ' = t'])
end

size(hgt_1900_4_Day1)
ans = 180  91  1  3

size(hgt_1900_4_Day350)
ans = 180  91  1  3

假设我能让上面的内容发挥作用，我计划为每年的数据运行这个脚本。然后通过平均hgt_1900_4_Day50、hgt_1901_4_Day50等建立气候学.

考虑到141年的数据(20231920800元素)的累积大小。我觉得效率是至关重要的，所以请分享任何其他，更有效的方式到达同一个地方！

非常感谢！