matlab 缺失值填充
    缺失值是指数据中存在一些未知或无法比较的值，通常以NaN表示。这些缺失值会严重影响数据分析的结果，因此需要对它们进行填充，以便更准确地进行数据分析。
    在Matlab中，填充缺失值的常用方法有以下几种：
    1. 使用常数填充
    最简单的方法是使用常数填充缺失值。可以使用Matlab中的内置函数fillmissing()来实现，该函数可将缺失值用指定的常数进行填充。
    例如，将一个矩阵中的缺失值用0进行填充：
    ```matlab
    A = [1 2 3; NaN 5 NaN; 7 8 NaN];
    B = fillmissing(A, 'constant', 0);
    ```
    其中，'constant'指定了填充方法，0指定了填充的常数。运行后，得到的矩阵B为：
    ```
    B = [1 2 3; 0 5 0; 7 8 0];
    ```
matlab等高线填充颜    这样，所有的缺失值都被用0进行填充了。
    运行后，得到的矩阵B为：
    其中，第二行的第一个数填充为1，第三行的第二个和第三个数都填充为7。
    3. 使用插值方法填充
    插值是一种基于数据点之间的线性或非线性关系估算缺失值的方法。Matlab中的interp1()和interp2()分别用于一维和二维插值操作。
    其中，xi和yi分别是不包含NaN的x和v，vi为插值后的向量。运行后，得到的vi为：
    总结
    填充缺失值是数据分析中非常重要的一步，可以利用Matlab中的fillmissing()和interp1()、interp2()等内置函数来实现，从而更准确、更可靠地进行数据分析和预测。

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