[num,txt,raw]=xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx','PM2.5 original')，读取数据后如何去掉raw中的NaN的列和行，给出matlab代码

可以使用 `isnan()` 函数判断哪些位置是 NaN，然后将这些行和列从 `raw` 中删除。以下是一个可能的实现：

[num, txt, raw] = xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx', 'PM2.5 original');

% 找到包含 NaN 的行和列
nan_rows = any(isnan(num), 2);
nan_cols = any(isnan(num), 1);

% 从 num 中删除这些行和列
num = num(~nan_rows, ~nan_cols);

% 从 txt 中也删除这些行和列
txt(:, nan_cols) = [];
txt(nan_rows, :) = [];

% 从 raw 中删除这些行和列
raw(:, nan_cols) = [];
raw(nan_rows, :) = [];

这个代码假设你读取的数据是存储在 `num` 中的数值数据，存储在 `txt` 中的文本数据，存储在 `raw` 中的原始数据。`isnan()` 函数返回一个与输入矩阵相同大小的逻辑矩阵，其中 NaN 的位置为 1，非 NaN 的位置为 0。使用 `any()` 函数可以在每行和每列中找到至少有一个 NaN 的位置。这些行和列可以通过逻辑索引从数据中删除。

相关问题

data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:B73'); x = data(:, 1); y = data(:, 2);

这段代码是用来读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表"Sheet1"中的数据，并将第一列数据存储在变量x中，第二列数据存储在变量y中。其中"xlsread"是MATLAB中用来读取Excel文件数据的函数，它的第一个参数是Excel文件的名称，第二个参数是要读取的工作表名称，第三个参数是要读取的数据范围。

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。