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      Igor Pro 如何處理缺失數(shù)據(jù)或無效值?

      在 Igor Pro 中,處理缺失數(shù)據(jù)(missing data)或無效值(invalid values)是數(shù)據(jù)清洗和分析前的重要步驟。Igor 沒有專門的“NA”標記,但通常使用特殊值(如 NaN)來表示缺失或無效數(shù)據(jù)。以下是常用方法:

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      1. 識別缺失值

      NaN(Not a Number) 是 Igor 中表示無效數(shù)據(jù)的通用方式。

      使用 numtype() 函數(shù)可以檢測 NaN 或無限值:

      if (numtype(y[i]) == 2)  // 判斷是否為NaN

      2. 刪除包含 NaN 的數(shù)據(jù)點

      如果想創(chuàng)建一個不含無效值的新波形:

      Make/N=(n) cleanY

      Variable j = 0

      for(i = 0; i < n; i += 1)

          if (numtype(y[i]) != 2)

              cleanY[j] = y[i]

              j += 1

          endif

      endfor

      Redimension/N=(j) cleanY  // 去除空余部分

      3. 用平均值、中位數(shù)等替代缺失值

      例如用均值填補 NaN:

      Variable meanVal = mean(y)

      for(i = 0; i < n; i += 1)

          if (numtype(y[i]) == 2)

              y[i] = meanVal

          endif

      endfor

      4. 在擬合、繪圖或統(tǒng)計中自動跳過無效值

      多數(shù) Igor 內(nèi)置函數(shù)(如 CurveFit, StatsMean, Display)會自動忽略 NaN 數(shù)據(jù),不會報錯。

      5. 批量替換非法值(如 -999)為 NaN

      for(i = 0; i < n; i += 1)

          if (y[i] == -999)

              y[i] = NaN

          endif

      endfor

      6. 篩選有效區(qū)間進行分析

      也可以使用邏輯掩碼(mask)篩選有效值:

      Make/N=(n) mask

      mask = numtype(y) != 2

      然后只處理 mask 為 1 的數(shù)據(jù)。

      以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的Igor Pro 如何處理缺失數(shù)據(jù)或無效值的介紹,想要咨詢Igor軟件其他問題請聯(lián)系15301310116(微信同號)。

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