NaN 的使用场景非常广泛，尤其是在处理数据时。当数据缺失或无法计算时，可以使用 NaN 来标记这些位置。这在数据分析和科学计算中尤为重要，因为它允许程序继续运行而不中断，并且可以在后续的数据处理过程中对这些值进行特殊处理。
此外，MATLAB 提供了一些函数来帮助用户检测和处理 NaN 值。例如，`isnan()` 函数可以用来检查数组中的元素是否为 NaN，而 `nanmean()` 和 `nanmedian()` 等函数则可以在计算均值或中位数时忽略 NaN 值。
通过合理利用 NaN，用户可以在复杂的计算环境中保持代码的健壮性和灵活性，从而更高效地完成各种任务。
