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Igor Pro 中如何處理含缺失值或空值的數據?

在 Igor Pro 中處理包含 缺失值或空值(如 NaN)的數據時,可以采取以下策略進行清洗、篩選、插值或排除,以確保后續(xù)分析和繪圖的準確性。

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一、識別缺失值(NaN)

在 Igor Pro 中,NaN(Not a Number) 通常表示缺失值:

if (numtype(w[i]) == 2)

    // w[i] 是 NaN

endif

numtype(w[i]) == 2 表示該點為 NaN。

二、刪除或過濾缺失值

1. 創(chuàng)建不含 NaN 的新波形

Duplicate/O w, w_noNaN

KillPoints w_noNaN, numtype(w_noNaN) == 2

KillPoints 會移除所有值為 NaN 的數據點。

2. 使用條件篩選構建新波形

Make/O/N=(numpnts(w)) newWave

Variable j = 0

Variable i

for(i = 0; i < numpnts(w); i += 1)

    if(numtype(w[i]) != 2)

        newWave[j] = w[i]

        j += 1

    endif

endfor

Redimension/N=(j) newWave

三、用插值法填補缺失值

Igor Pro 支持插值方式填補 NaN,可使用:

Interpolate2/T=1 dstWave, srcWave  // T=1 為線性插值

此命令會自動跳過 NaN 并對其周圍數據進行線性插值。

四、在繪圖或分析時自動忽略 NaN

Igor Pro 的繪圖命令默認跳過 NaN,不會中斷連線。例如:

Display w

如果 w 中有 NaN 點,將自動斷線而不是報錯。

五、計算時排除 NaN

避免 NaN 影響平均值、方差等統(tǒng)計分析:

StatsMean w, numtype(w) != 2

可結合 StatsMean, StatsSD, StatsSkew, StatsKurt 等統(tǒng)計函數使用條件掩碼。

六、對二維數據進行處理

對圖像矩陣或二維數組進行 NaN 檢測或替換:

w[i][j] = (numtype(w[i][j]) == 2) ? 0 : w[i][j]

也可用 ImageTransform 類命令配合掩碼進行整體處理。

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的Igor Pro 中如何處理含缺失值或空值的數據的介紹,想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116(微信同號)

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