1.数据处理[1]时,在实际工程中经常数据的缺失或者不完整,此时我们可以将那些缺失设置为nan,Matlab处理缺失的数据时就会跳过或者其他处理——这个是Matlab优越于其他语言的表现之一.另外但读取数据时,某个字符不是数据,那么Matlab自动将它认为nan处理比如Matlab中提供的nanmean, nanmax, nanmin, nanstd, nansum, ...
>>sigma=std(X,1) %标准差 sigma = 0.2364 >>DX1=var(X) %样本方差 DX1 = 0.0671 >>sigma1=std(X) %样本标准差 sigma1 = 0.2590 命令 忽略NaN的标准差 函数nanstd 格式y = nanstd(X) %若X为含有元素NaN的向量,则返回除NaN外的元素的标准差,若X为含元素NaN的矩阵,则返回各列除NaN外的标准差构...
然后删除NaN缺失空数据，在命令窗口中输入代码：a = [1.1 1.3 1.3 1.4 NaN 1.3 1.7 1.3 6.1 1.7 1.5 2.1 1.7 1.2];b = a(isfinite(a))即可删除NaN中的缺失空数据，运行结果如下图所示。
在数据处理中，NaN常用于表示缺失值或者不完整数据。Matlab可以使用isnan、inf、nan、isinf等函数来检测是否为NaN。例如，使用nanmean, nanmax, nanmin, nanstd, nansum, nanvar等函数可以处理包含nan的数据。在绘图时，可以使用nan值来挖掉数据中的部分区域，从而实现特定的视觉效果。例如，要绘制z=x^...
在数据操作中，Matlab设计巧妙，当读取的数据包含非数值字符时，它会自动将其识别为"NAN"。这不仅体现了Matlab的灵活性，也方便了用户处理这类问题。不仅如此，Matlab还提供了丰富的函数支持，如nanmean、nanmax、nanmin、nanstd、nansum和nanvar等，这些函数特别设计用于处理包含"NAN"的数据，使得处理这类...
S = std(A, w); ```。 这样就可以得到加权数据A的标准差S。 ###示例四,忽略NaN值的标准差计算。 在实际数据处理中,我们经常会遇到缺失值NaN。如果我们希望在计算标准差时忽略NaN值,可以使用nanstd函数。比如: ```matlab。 C = [1, 2, NaN, 4, 5]; ...
NaN:非数字。 nargin、nargout:实际函数参数的数量。 pi:π 的近似值 3.14159 26535 897 ... realmax:最大的正浮点数。 realmin:最小的正浮点数。 varargin、varargout:传递或返回可变数量的参数。 C.4.2 时间和日期 calendar:显示日历。 clock:显示当前的日期和时间。
NaN 空值 三、数组和矩阵: 1、构造数组的方法:增量发和linspace(first,last,num)first和last为起始和终止数,num为需要的数组元素个数。 2、构造矩阵的方法:可以直接用[ ]来输入数组,也可以用以下提供的函数来生成矩阵。 ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵,其中可以制定维数,1,2….个变量 ...
在读取数据时，如果遇到无法识别的非数字字符，Matlab会自动将其识别为NAN。这使得Matlab在处理数据时具有一定的灵活性和鲁棒性。值得一提的是，Matlab为处理这类包含NAN的数据提供了丰富的函数支持，如nanmean、nanmax、nanmin、nanstd、nansum和nanvar等，这些函数可以有效地处理和分析包含NAN的数据，使得...
std_th=nanstd(thickness0,0,'all'); %含有nan数据求标准差 thickness0(abs(thickness0-mean_th)>3*std_th)=mean_th; %置信度去一个segema,即97.3的置信区间 thickness1=thickness0; figure histogram(thickness1) %histogram 频数柱状图 figure