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• दिशाओं
• चेतावनी
• आपको क्या चाहिए

आपके MATLAB (वैज्ञानिक कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर) के शून्य मान आपके डेटा का विश्लेषण मुश्किल बना सकते हैं। आँकड़े या सिग्नल प्रोसेसिंग बकवास परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, और ग्राफिक्स को पढ़ने के लिए मुश्किल हो सकता है जब अशक्त मूल्यों का प्रतिनिधित्व किया जाता है। उन्हें निकालें - उन्हें अपने सरणी से हटा दें - आपको सार्थक परिणाम प्राप्त करने के लिए उपयोगी डेटा के साथ काम करने की अनुमति देगा।

दिशाओं

अशक्त मान निकालने से आपको अपने डेटा के उपयोगी रेखांकन बनाने में मदद मिल सकती है (थिंकस्टॉक / कॉम्स्टॉक / गेटी इमेजेज)

1. अपने मूल सरणी को दूसरे चर पर कॉपी करें। यदि आपको शून्य का उपयोग करने से पहले सरणी का उपयोग करने की आवश्यकता है, तो आप इस नए चर का उपयोग कर सकते हैं।

   यदि सरणी को M कहा जाता है, उदाहरण के लिए, इसे Mzeros नामक एक नया चर असाइन करें। ऐसा करने के लिए, "MATLAB" कमांड लाइन पर "Mzeros = M" (उद्धरण चिह्नों के बिना) टाइप करें।

2. मूल सरणी को एक टेक्स्ट फ़ाइल में सहेजें यदि आपको बाद में "MATLAB" के "dlmwrite" फ़ंक्शन का उपयोग करने की आवश्यकता हो। यदि चर संग्रहण गलती से हटा दिया गया है या फिर से लिखा गया है, तो आप मूल फ़ाइल को पाठ फ़ाइल से पुनः लोड कर सकते हैं।

   उदाहरण के लिए, यदि मूल सरणी Mzeros चर में संग्रहीत है, तो Mzeros.dat नामक पाठ फ़ाइल में Mzeros को लिखने के लिए "dlmwrite ('Mzeros.dat', Mzeros)" टाइप करें।

   
   

   यदि आपका डेटा पहले से टेक्स्ट फ़ाइल में संग्रहीत है, तो आप इस चरण को छोड़ सकते हैं।

3. यदि आपको अपने सरणी को समान आकार और प्रारूप में रखने की आवश्यकता है, तो निर्णय लें। इसे इस तरह रखें कि यदि पंक्तियों और स्तंभों का एक विशिष्ट अर्थ है (उदाहरण के लिए, प्रत्येक पंक्ति एक अलग प्रायोगिक परीक्षण का प्रतिनिधित्व करती है और प्रत्येक स्तंभ एक अलग मात्रा में माप का प्रतिनिधित्व करता है)। समान आकार और प्रारूप को बनाए रखने के लिए, प्रत्येक शून्य मान को NaN मान ("संख्या नहीं" का प्रतिनिधित्व करते हुए) से बदलें।

   M नामक सरणी में शून्य मानों को बदलने के लिए, "M (M == 0) = NaN" दर्ज करें। दो समान चिन्हों के साथ M == 0 दर्ज करना सुनिश्चित करें। यह कमांड "MATLAB" को M के सभी तत्वों को शून्य के बराबर खोजने और उन्हें NaN से बदलने के लिए कहेगा।

   सरणी में सब कुछ एक ही स्थिति (एक ही पंक्ति और स्तंभ) में रहेगा, लेकिन सभी शून्य अब NaN होंगे। चूंकि अधिकांश "MATLAB" फ़ंक्शन NaN मानों की उपेक्षा करते हैं, आप डेटा को चार्ट में रख सकते हैं और उनका विश्लेषण कर सकते हैं, भले ही NaN नहीं हों, महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त कर रहे हैं।

   
   

4. आप शून्य तत्वों को पूरी तरह से हटा सकते हैं (उन्हें NaN मानों के साथ बदलने के बजाय) यदि सरणी मानों की एक सरल सूची है, जिसमें कोई महत्वपूर्ण पंक्तियाँ और स्तंभ नहीं हैं। M नामक सरणी में अशक्त तत्वों को हटाने के लिए, "M (M == 0) = []" (उद्धरण चिह्नों के बिना) टाइप करें। दो समान चिन्हों के साथ M == 0 दर्ज करना सुनिश्चित करें। यह कमांड "MATLAB" को शून्य के बराबर सभी तत्वों को खोजने और उन्हें [] के साथ बदलने के लिए बताएगा। [] "खाली" का प्रतिनिधित्व करता है। [] के साथ एक मूल्य को बदलने से तत्व को हटा दिया जाएगा।

   यदि M एक द्वि-आयामी सरणी है, तो यह स्तंभ कॉलम होगा, जिसमें मूल M के सभी गैर-अक्षीय तत्व होंगे, स्तंभ अर्थ में। उदाहरण के लिए, यदि M दो पंक्तियों और दो स्तंभों की एक सरणी था:

   [1 6 0 3 2 0 7 4]

   अब यह होगा

   [1 2 6 7 3 4]

   यदि M एक वेक्टर है (सिर्फ एक पंक्ति या स्तंभ), तो यह अब एक छोटा वेक्टर होगा। उदाहरण के लिए, यदि M [1 2 0 3] था, तो अब यह [1 2 3] होगा।

   जब आप शून्य तत्व हटाते हैं, तो सरणी आकार और स्वरूप में बदल जाएगी। लेकिन अगर इसमें NaN मान नहीं है, तो आप "MATLAB" फ़ंक्शन के साथ भी डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं जो इन मूल्यों को अनदेखा नहीं करते हैं।

चेतावनी

• सुनिश्चित करें कि शून्य मान वास्तव में आपके निकालने से पहले सार्थक नहीं हैं। यदि वे आपके डेटा में कुछ भी मतलब रखते हैं, तो उन्हें हटाने से आपको गलत और दूषित परिणाम मिल सकते हैं।
• यदि आपकी सरणी बहुत बड़ी है, तो इसे दूसरे चर में कॉपी करने पर बहुत सारी मेमोरी की आवश्यकता हो सकती है, जिससे "MATLAB" धीमा और परेशान हो सकता है। सुनिश्चित करें कि यह एक पाठ फ़ाइल में सहेजा गया है और इसे दूसरे चर में कॉपी न करें।
• ऐसे कुछ कार्य हैं जो NaNs को अनदेखा नहीं करते हैं, और यदि आप उनका उपयोग करते हैं तो त्रुटियों या निरर्थक परिणामों के साथ वापस आ सकते हैं। आपके डेटा विश्लेषण में आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक फ़ंक्शन के लिए "MATLAB" प्रलेखन की जाँच करें।

आपको क्या चाहिए

• संख्यात्मक डेटा
• कंप्यूटर
• MATLAB