Well, I might do this:
d = [2.0000 0 0.3800;
2.0000 5.0000 0.3480;
2.0000 25.0000 0.3280;
3.0000 2.0000 0.3190;
3.0000 50.0000 0.2120;
5.0000 10.0000 0.1380;
5.0000 60.0000 0.1100;
5.0000 100.0000 0.0870;
7.0000 5.0000 0.0690;
7.0000 9.0000 0.4113;
7.0000 45.0000 0.3807;
7.0000 95.0000 0.3678;
9.0000 10.0000 0.3207;
9.0000 35.0000 0.1765;
15.0000 65.0000 0.1123;
15.0000 75.0000 0.0917;
15.0000 99.0000 0.0727;
15.0000 125.0000 0.0573;
15.0000 150.0000 0.3811];
X = d(:,1); Y = d(:,2); Z = d(:,3);
Xs = unique(X);
Ys = unique(Y);
Xi = arrayfun( @(x) find(Xs==x), X );
Yi = arrayfun( @(y) find(Ys==y), Y );
Li = Yi + (Xi-1) * numel(Ys);
XYZ = nan(numel(Ys), numel(Xs));
XYZ( Li ) = Z;
That creates a matrix where each column represents a value in Xs and each row represents a value in Ys, and the Z values are injected accordingly using linear indexing.
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