如何在 Matplotlib 中绘制掩码和 NaN 值?
matplotlibpythondata visualization
要在 Matplotlib 中绘制掩码和 NaN 值，我们可以采取以下步骤 −
- 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
- 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。
- 获取 x2 和 y2 数据点，使得 y > 0.7。
- 获取掩码 y3 数据点，使得 y > 0.7。
- 用 NaN 值屏蔽 y3。
- 使用 plot() 方法绘制 x、y、y2、y3 和 y4。
- 在图中放置图例。
- 设置图的标题。
- 要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 31)
y = np.cos(x)**3
# 1) 删除 y > 0.7 的点
x2 = x[y <= 0.7]
y2 = y[y <= 0.7]
# 2) 屏蔽 y > 0.7 的点
y3 = np.ma.masked_where(y > 0.7, y)
# 3) 将 y > 0.7 设置为 NaN
y4 = y.copy()
y4[y3 > 0.7] = np.nan
plt.plot(x*0.1, y, 'o-', color='lightgrey', label='无掩码')
plt.plot(x2*0.4, y2, 'o-', label='点已移除')
plt.plot(x*0.7, y3, 'o-', label='掩码值')
plt.plot(x*1.0, y4, 'o-', label='NaN 值')
plt.legend()
plt.title('掩码和 NaN 数据')
plt.show()
输出
