MATLAB从矩阵中删除NaN值并向左移动值

我试图计算以下矩阵中的列差异：

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

在这里，我基本上采用了列式差异，跳过NaN值并将值向左移动

一维情况是：

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

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有没有办法在MATLAB中高效地执行此操作，而不使用每行低效的find（）查询？

以下是一个解决方案，它将大多数操作矢量化：

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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以下是另一种矢量化解决方案：

%// 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{:});

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如果您想用零而不是

NaN

值填充结果矩阵，请将

NaN（1，N-length（x））

中的

NaN

函数调用更改为

zero

，这里有一种替代方法，它确实要求您循环每一行，但仍应具有良好的性能，并且对我来说非常直观

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

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我知道这是一个相当古老的问题，但对于像我这样偶然进入这一页的人来说，这里有一个更简单（imho）的问题解决方案：

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); 

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下面是另一个不使用循环的简单解决方案[但假设所有值都是升序]：

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)

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这还不清楚，如果要“跳过NaN”，那么为什么示例输出中仍然有NaN？对不起，我添加了这些NaN是为了确保矩阵是矩形的-数字越多的行的差异就越大。它们可以任意为零。我得到了一个

下标赋值维度不匹配

错误。也许您的意思是for循环中的

1:numNN（r）

？