在使用MATLAB进行数据分析时，难免会遇到含有`NaN`值的矩阵。`NaN`（Not a Number）通常表示缺失或无法定义的数据。那么，如何优雅地处理这些“麻烦制造者”呢？💪

首先，识别矩阵中的`NaN`值是关键。可以使用`isnan()`函数来标记所有`NaN`位置。例如：

```matlab

matrix = [1, NaN, 3; NaN, 5, 6];

is_nan = isnan(matrix);

```

这时，`is_nan`会返回一个与原矩阵相同大小的逻辑矩阵，标记出所有`NaN`的位置。🔍

接下来，你可以选择替换或移除这些值。如果想用均值填补`NaN`，可以用`fillmissing()`函数：

```matlab

clean_matrix = fillmissing(matrix, 'mean');

```

简单高效！💬

此外，若需删除包含`NaN`的整行或列，也可以轻松实现：

```matlab

clean_matrix = matrix(~any(isnan(matrix), 2), :);

```

MATLAB的强大工具让处理`NaN`变得如此轻松，让你的数据分析更加流畅！🌟