这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MATLAB中删除矩阵或向量中Nan数据。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
将A中NaN值去掉：
B=A(~isnan(A))文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-548181.html
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现在我有的是一个50行，1832列的矩阵，但是其每一列上有效的数字并不多，且不相等，其余都是没用的0元素。那么如何删除矩阵中的零元素，重新整理不等行的矩阵？先上结论。 结论：最方便的还是转化成Cell矩阵，因为只有这样，每一列可以存储不等长度的（自由的）数
原文issue链接：部分安卓端ncnn模型推理输出数据存在大量-nan的问题 · Issue #3607 · Tencent/ncnn (github.com) onnx、ncnn模型在pc端推理输出结果正确且基本一致，在部分安卓设备上使用同一模型和输入的推理输出数据正常，另一部分安卓端设备上存在大量-nan数值，且推理结
一维向量 对于一维向量A，其第i个元素为A(i)，由圆括号索引。i的范围为：1~length(A) 例如：A = [1,2,3,4,5,6,7,8] A(1) = 1 … A(8) = 8 在不知道向量长度的情况下，可以用end索引到最后一个元素。 A(end) = 8 对于 依次输出为 矩阵（多维向量） 对于矩阵A，其第i行第j列的元素为A(i,j)，也是
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A\\\' ：求实矩阵A的转置 A（：） ：将矩阵A按列排成列向量 matlab矩阵是按列存储，所以直接进行（：）操作时，是将信号转化为列向量存储的列向量，不符合存储成行向量要求，利用到‘矩阵进行矩阵转置，再进行处理。
有时候需要将向量或矩阵转为行向量，方便输出或操作，可以不用判断，利用(😃，所有元素“：”来自动获取拉平的值（注意matlab是按列优先取值）。免于判断烦恼。 a = a_row = a2 = a2_row = A1 = A1_row = A1b = A1_row = 另外提一嘴，我主要遇到的是将向量或矩阵，输出到图形中，而
作为数据分析和处理领域中的一种高效工具，Python 在数据清理方面表现优异。而 NaN 是数据处理中常见的问题之一，过多的 NaN 值常常会导致分析结果不准确或无法得出结论，因此 Python 提供了多种方法去除 NaN 值。 NaN 即 Not A Number 的缩写，表示不是一个数字。NaN 值是在进行
警告！警告！你现在所查看的这一章，是matlab最核心、最重要的功能区块。务必将向量组、数组(我学了C，还是这样叫比较顺口)、矩阵及其运算学明白。在学习本章之前，请观看者有线性代数入门知识，至少要学到特征值部分，不然理解会十分困难。倘若你准备好的话，进入
