上面的第一和第二计算式对NaN输入给出NaN结果。然而,最后两个计算式产生有点 令人惊讶的结果。当NaN与NaN相比较时,(a==nan)产生全部为0或假的结果,同时(a =nan)产生全部1或真值。于是,单个NaNs相互不相等。由于NaNs的这种特性, MATLAB 有一个内置逻辑函数寻找NaNs 》g= Isnan(a) 0 0 这个函数用find命令能找出NaNs的下标值。例如, >)Find( isnan(a)) find indices of NaNs >a(i=zeros(size(D)) changes nans in a to zeros 0 Inf 当NaNs数学上由IEEE标准充分定义时,空矩阵由 MATLAB的生成器确定,并有它 自己的特性。空矩阵是简单的,它们是 MATLAB大小为零的变量。 >) size([ D) ans 当没有其它合适的结果时,在MA∏LAB中的许多函数返回空矩阵。或许最普通的例子 是函数find: ))X=(1: 5)-3 new data >)y=find(x>2) 在这个例子里,x没有包含大于2的值,所以没有返回下标。为了测试空结果, MATLAB 提供了逻辑函数 isempty >isempty(y)上面的第一和第二计算式对 NaN 输入给出 NaN 结果。然而，最后两个计算式产生有点 令人惊讶的结果。当 NaN 与 NaN 相比较时，(a= =nan)产生全部为 0 或假的结果，同时(a~ =nan)产生全部 1 或真值。于是，单个 NaNs 相互不相等。由于 NaNs 的这种特性，MATLAB 有一个内置逻辑函数寻找 NaNs。 » g=isnan(a) g = 0 0 1 0 1 这个函数用 find 命令能找出 NaNs 的下标值。例如， » i=find(isnan(a)) % find indices of NaNs i = 3 5 » a(i)=zeros(size(i)) % changes NaNs in a to zeros a = 1 2 0 Inf 0 当 NaNs 数学上由 IEEE 标准充分定义时，空矩阵由 MATLAB 的生成器确定，并有它 自己的特性。空矩阵是简单的，它们是 MATLAB 大小为零的变量。 » size([ ]) ans = 0 0 当没有其它合适的结果时，在 MATLAB 中的许多函数返回空矩阵。或许最普通的例子 是函数 find： » x=(1:5)-3 % new data x = -2 -1 0 1 2 » y=find(x>2) y = [ ] 在这个例子里，x 没有包含大于 2 的值，所以没有返回下标。为了测试空结果，MATLAB 提供了逻辑函数 isempty。 » isempty(y) ans = 1