這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了MATLAB中刪除矩陣或向量中Nan數(shù)據(jù)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。
將A中NaN值去掉：
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目錄 一、基本概念 1. 常量、變量和標(biāo)量 ? （1）常量 ? （2）變量 ????????1) 變量的命名規(guī)則 ? ? ? ? 2)變量的聲明與刪除 ? （3）標(biāo)量 2. 向量、矩陣和數(shù)組 ? （1）向量 ? （2）矩陣 ? （3）數(shù)組 二、向量 1. 向量的創(chuàng)建 ? （1）直接輸入法 ? （2）冒號(hào)表達(dá)式法 ? （3）函
?現(xiàn)在我有的是一個(gè)50行，1832列的矩陣，但是其每一列上有效的數(shù)字并不多，且不相等，其余都是沒(méi)用的0元素。那么如何刪除矩陣中的零元素，重新整理不等行的矩陣？先上結(jié)論。 結(jié)論：最方便的還是轉(zhuǎn)化成Cell矩陣，因?yàn)橹挥羞@樣，每一列可以存儲(chǔ)不等長(zhǎng)度的（自由的）數(shù)
原文issue鏈接：部分安卓端ncnn模型推理輸出數(shù)據(jù)存在大量-nan的問(wèn)題 · Issue #3607 · Tencent/ncnn (github.com) ????????onnx、ncnn模型在pc端推理輸出結(jié)果正確且基本一致，在部分安卓設(shè)備上使用同一模型和輸入的推理輸出數(shù)據(jù)正常，另一部分安卓端設(shè)備上存在大量-nan數(shù)值，且推理結(jié)
一維向量 對(duì)于一維向量A，其第i個(gè)元素為A(i)，由圓括號(hào)索引。i的范圍為：1~length(A) 例如：A = [1,2,3,4,5,6,7,8] A(1) = 1 … A(8) = 8 在不知道向量長(zhǎng)度的情況下，可以用end索引到最后一個(gè)元素。 A(end) = 8 對(duì)于 依次輸出為 矩陣（多維向量） 對(duì)于矩陣A，其第i行第j列的元素為A(i,j)，也是
目錄 手動(dòng)輸入數(shù)組 創(chuàng)建等間距向量? 數(shù)組創(chuàng)建函數(shù) 手動(dòng)輸入數(shù)組 1.背景 ? 單個(gè)稱為標(biāo)量的數(shù)值實(shí)際上是一個(gè) 1×1 數(shù)組，也即它包含 1 行 1 列。 任務(wù) 創(chuàng)建一個(gè)名為? x ?并且值為 4 的變量。 ? 2.您可以使用方括號(hào)創(chuàng)建包含多個(gè)元素的數(shù)組。 任務(wù) 創(chuàng)建一個(gè)名為? x ?的數(shù)組，其
目錄 一、基本概念 1. 常量、變量和標(biāo)量 ? （1）常量 ? （2）變量 ????????1) 變量的命名規(guī)則 ? ? ? ? 2)變量的聲明與刪除 ? （3）標(biāo)量 2. 向量、矩陣和數(shù)組 ? （1）向量 ? （2）矩陣 ? （3）數(shù)組 二、向量 1. 向量的創(chuàng)建 ? （1）直接輸入法 ? （2）冒號(hào)表達(dá)式法 ? （3）函
A\\\' ：求實(shí)矩陣A的轉(zhuǎn)置 A（：） ：將矩陣A按列排成列向量 matlab矩陣是按列存儲(chǔ)，所以直接進(jìn)行（：）操作時(shí)，是將信號(hào)轉(zhuǎn)化為列向量存儲(chǔ)的列向量，不符合存儲(chǔ)成行向量要求，利用到‘矩陣進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)置，再進(jìn)行處理。
有時(shí)候需要將向量或矩陣轉(zhuǎn)為行向量，方便輸出或操作，可以不用判斷，利用(??，所有元素“：”來(lái)自動(dòng)獲取拉平的值（注意matlab是按列優(yōu)先取值）。免于判斷煩惱。 a = a_row = a2 = a2_row = A1 = A1_row = A1b = A1_row = 另外提一嘴，我主要遇到的是將向量或矩陣，輸出到圖形中，而
作為數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域中的一種高效工具，Python 在數(shù)據(jù)清理方面表現(xiàn)優(yōu)異。而 NaN 是數(shù)據(jù)處理中常見(jiàn)的問(wèn)題之一，過(guò)多的 NaN 值常常會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確或無(wú)法得出結(jié)論，因此 Python 提供了多種方法去除 NaN 值。 NaN 即 Not A Number 的縮寫(xiě)，表示不是一個(gè)數(shù)字。NaN 值是在進(jìn)行
警告！警告！你現(xiàn)在所查看的這一章，是matlab最核心、最重要的功能區(qū)塊。務(wù)必將向量組、數(shù)組(我學(xué)了C，還是這樣叫比較順口)、矩陣及其運(yùn)算學(xué)明白。在學(xué)習(xí)本章之前，請(qǐng)觀看者有線性代數(shù)入門知識(shí)，至少要學(xué)到特征值部分，不然理解會(huì)十分困難。倘若你準(zhǔn)備好的話，進(jìn)入
