💻 MATLAB小技巧：巧妙处理空值 NaN 🧩
发布时间：2025-04-03 04:36:34来源：
在使用MATLAB进行数据分析时，经常会遇到数据中存在空值（NaN）的情况。这些空值会影响后续的计算和绘图，因此需要及时处理。首先，可以通过`isnan()`函数识别出矩阵或数组中的NaN元素，然后用合适的数据替代它们。比如，可以使用均值、中位数或者特定数值来填充空缺，例如 `data(isnan(data)) = 0;` 就能将所有NaN替换为0。此外，如果想更智能地填充，可以考虑利用周围有效数据进行插值，`interp1()`函数就是个不错的选择！✨
记住，选择填充方式时要结合具体应用场景，确保不会对结果产生误导性影响哦！📊🔍
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