从矩阵和位移值MATLAB删除NaN值留下

我试图计算下面的矩阵列明智的差异：从矩阵和位移值MATLAB删除NaN值留下

A = 
    0  NaN  NaN 0.3750  NaN 
    NaN 0.1250 0.2500 0.3750  NaN

我想获得：

0.3750 NaN NaN 
0.1250 0.1250 0.1250

我在哪里基本上取得了列差，跳过NaN值并将值移到左边。

一维的情况将是：

A = [0 NaN 0.250 0.375 NaN 0.625]; 
NaN_diff(A) = [0.250 0.125 0.250];

任何方式在MATLAB有效地做到这一点，而无需使用效率低下的发现（）每行查询？

来源

2013-04-01 ejang

这是不明确的，如果你是“跳跃的NaN”，那么为何仍有NaN的在您的示例输出？ –

对不起，我添加了这些NaN以确保矩阵是矩形 - 具有更多数字的行将具有更长的差异。他们可以任意地为零。 – ejang

下面是向量化大多数操作的解决方案：

notNan = ~isnan(A); 
numNN = sum(notNan,2); 

shifted = NaN(size(A)); 

for r = 1:size(A,1) 
    myRow = A(r,:); 
    shifted(r,1:numNN(r)) = myRow(notNan(r,:)); 
end 

nanDiff = diff(shifted,1,2);

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2013-04-01 23:56:33 Jonas

我得到了一个'Subscripted assignment dimension mismatch'错误。也许你在for循环中的意思是'1：numNN（r）'？ –

@EitanT：确实如此 – Jonas

这里是另一种矢量化的解决方案：

%// Convert to cell array without NaNs 
[rows, cols] = size(A); 
C = cellfun(@(x)x(~isnan(x)), mat2cell(A, ones(1, rows), cols), 'Uniform', 0); 

%// Compute diff for each row and pad 
N = max(sum(~isnan(A), 2)); 
C = cellfun(@(x)[diff(x) nan(1, N - length(x))], C, 'Uniform', 0); 

%// Convert back to a matrix 
nandiff = vertcat(C{:});

如果你想垫零，而不是NaN值的结果矩阵，将nan(1, N - length(x))中的nan函数调用更改为zeros。

来源

2013-04-02 00:46:23

这是一种替代方法，它要求您循环遍历每一行，但仍然应该具有不错的性能，并且对我来说感觉非常直观。

B = NaN(size(A,1),size(A,2)-1) 

for i = 1:size(A,1) 
    idx = ~isnan(A(:,i)) 
    B(i,1:sum(idx)) = diff(A(i,idx)) 
end

来源

2013-05-22 16:04:52

我知道，这是一个相当古老的问题，但对于我这样的人谁跌入这个页面，这里是一个简单的（恕我直言）解决问题的办法：

A = [0 NaN 0.250 0.375 NaN 0.625]; 
A(isnan(A))=[]; % identify index of NaN values and remove them from the array 
B = diff(A);

来源

2014-04-09 09:31:59 Luca

这里由于不使用循环的另一个简单的解决方案[但假设所有的值按升序排列]：

A=[0  NaN  NaN 0.3750  NaN;NaN 0.1250 0.2500 0.3750  NaN] 
A(isnan(A(:,1)))=0; 
B=sort(A,2); 
C=diff(B,1,2)

来源

2015-09-01 16:34:03 Salomon

从矩阵和位移值MATLAB删除NaN值留下

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