在 matlab 函数中处理 NaN

Posted 2023-03-11

【中文标题】在 matlab 函数中处理 NaN

【英文标题】：Dealing with NaN's in matlab functions

【发布时间】：2013-01-19 13:17:21

【问题描述】：

我想知道 matlab 是否有内置方法来处理函数调用中的NaN。更具体地说，我试图取其中包含 NaN 的向量的平均值。例如，在 R

> x = c(1,2,3,4,NA)
> mean(x)
[1] NA
> mean(x,na.rm=TRUE)
[1] 2.5

在 Matlab 中是否有与此类似的东西在一行中（我不想编写自己的函数，也不想在计算平均值之前循环查找 NaN's）。

另外，我无权访问统计工具箱，因此无法使用 nanmean() 之类的东西。

【参考方案1】：

您可以执行mean(x(~isnan(x))) 之类的操作。如果你愿意，你也可以像这样编写一堆包装器并将它们放在你的 startup.m 文件中。

【参考方案2】：

截至 MATLAB 2015a，mean supports an extra parameter, nanflag。使用 JoErNanO 的答案中的示例，

A = [1 0 NaN; 0 3 4; 0 NaN 2];
mean(A, 'omitnan')
% = [0.333333333333333 1.5 3]

该参数的默认值为includenan，它将为包含NaNs 的列/行返回NaN。

median、cov、min、max、sum、var和std也支持忽略NaNs。

【参考方案3】：

我认为这应该可行：

mean(x(isfinite(x)));

【参考方案4】：

矩阵呢？

正如 Karthik V 所建议的，

mean(x(~isnan(x)))

适用于向量。但是，如果您有一个 n×m 矩阵并希望计算行/列平均丢弃偶尔的 NaN，则必须运行 for 循环。

示例场景

想象一个表格的数据矩阵：

A = [1 0 NaN; 0 3 4; 0 NaN 2]

A =
 1     0   NaN
 0     3     4
 0   NaN     2

运行mean(A(~isnan(A))) 产生：

ans =

1.4286

这是因为逻辑索引有效地将矩阵“展平”为向量。

循环解（按列均值）

假设您要计算列均值，则循环解决方案变为：

% Preallocate resulting mean vector
nCols = size(A, 2);
mu = zeros(1, nCols);

% Compute means
for col = 1:nCols
    mu(col) = mean(A(~isnan(A(:, col)), col));
end

导致：

mu =

0.3333    1.5000    3.0000

循环解（行均值）

假设您要计算逐行均值，则循环解决方案变为：

% Preallocate resulting mean vector
nRows = size(A, 1);
mu = zeros(nRows, 1);

% Compute means
for row = 1:nRows
    mu(row) = mean(A(row, ~isnan(A(row, :))));
end

导致：

mu =

0.5000
2.3333
1.0000