我试图计算zscore为5000行的载体，它有许多NaN值。 我计算过很多次，所以我不想使用一个循环，我希望能找到一个解决方案矢量。
循环解决方案：
for i = 1:end
vec(i,1) = (val(i,1) - nanmean(:,1))/nanstd(:,1)
end
部分矢量溶液：
zscore(vec(find(isnan(vec(1:end) == 0))))
但是这将返回一个向量的原始矢量减去NaN值的长度。 因此，它是不一样的原始大小。
我想计算的zscore为载体，进行插值话后丢失的数据。 我必须做的时候，这100S因此，我要寻找一个快速的量化方法。
这是一个矢量化的解决方案：
％生成与一些示例性数据NaN秒。
val = reshape(magic(4), 16, 1);
val(10) = NaN;
val(17) = NaN;
下面的代码：
valWithoutNaNs = val(~isnan(val));
valMean = mean(valWithoutNaNs);
valSD = std(valWithoutNaNs);
valZscore = (val-valMean)/valSD;
然后列向量valZscore包含偏差（Z值），并且具有NaN对值NaN在值val ，原始测量数据。
对不起这个答案为6月中下旬，但对于其他人谁遇到这个线程：
接受的答案是不完全矢量化，它没有做真正的什么zscore确实如此美妙：也就是说，做zscores沿着矩阵的特定维度。
如果你想在一次计算的大量矢量的zscores，作为OP说，他是干什么的，最好的解决办法是这样的：
Z = bsxfun(@divide, bsxfun(@minus, X, nanmean(X)) ,
nanstd(X) );
要做到这一点上的任意尺寸，只是把里面的尺寸nanmean和nanstd ，并bsxfun负责剩下的照顾。
nanzscore = @(X,DIM) bsxfun(@divide, bsxfun(@minus, X, nanmean(X,DIM)), ...
nanstd(X,DIM));
匿名函数：
nanZ = @(xIn)(xIn-nanmean(xIn))/nanstd(xIn);
nanZ（vectorWithNans）
以下匿名函数矢量版本（假设观测行，列变量）：
nanZ = @(xIn)(xIn-repmat(nanmean(xIn),size(xIn,1),1))./repmat(nanstd(xIn),size(xIn,1),1);
nanZ(matrixWithNans)
