MATLAB 中的 NaN 代表缺失值，表示未知、不可用或不存在的结果，用于标识数据中的缺失值，避免使用无效数据，具有以下特点：与任何数字比较时为 False，不能与自身相等或不相等，不能用于算术运算。可以通过 NaN 函数创建 NaN，并使用 isnan 函数检查 NaN。在计算中可以通过 isnan 或 coalesce 函数处理 NaN。
NaN：MATLAB 中的缺失值
在 MATLAB 中，NaN（Not-a-Number）表示一个缺失或无效的值。它是一种特殊的浮点数类型，表示该值未知、不可用或计算结果不存在。
用途
NaN 主要用于以下情况：
- 标识数据集中的缺失数据或测量值。
- 表示无法计算或确定结果的情况。
- 避免在计算中使用无效或错误的数据。
特性
NaN 具有以下特点：
- 与任何其他数字（包括 NaN 本身）进行比较时，NaN 始终返回 False。
- NaN 不能与自身相等或不等。
- NaN 不能用于算术运算。
使用 NaN
-
创建 NaN：可以使用
NaN函数手动创建 NaN 值。 -
检查 NaN：可以使用
isnan函数检查一个值是否为 NaN。 -
处理 NaN：可以在计算中使用
isnan函数或coalesce函数来处理 NaN。
示例
假设我们有一组包含缺失数据的测量值：
data = [10, 20, NaN, 30, 40];
我们可以使用 isnan 函数来找出 NaN 的位置：
nan_idx = isnan(data);
nan_idx 将是一个布尔数组，其中 NaN 的位置为 True，其他位置为 False。
为了计算平均值，我们可以使用 coalesce 函数来忽略 NaN 值：
avg = coalesce(mean(data));
avg 将计算数据的平均值，忽略缺失值。
