python – matplotlib中的虚线而不是缺失值

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – matplotlib中的虚线而不是缺失值，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1437字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我有一些数据,其中一些值丢失

y = np.array([np.NAN, 45, 23, np.NAN, 5, 14, 22, np.NAN, np.NAN, 18, 23])

当我绘制它时,我缺少这些NAN(这是预期的)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(y)
plt.show()

我想要的是连接缺失段的虚线.例如,如果缺少3的数据点,则应该有一条连接2和4之间现有点的虚线(对于缺少的数据点7和8也是如此.如果数据点位于间隔的边缘(数据点0)I想要有一条水平线连接它们(想象上一个/下一个数据点与可用边缘相同).

我在这里提出的问题是如何删除这些空段(不是我想要的).我可以通过创建另一个数组来解决它,这个数组将插入缺失值,所有其他值为NAN,但它看起来很复杂.

因为这看起来像一个常见的情况,我希望有一个更简单的方法.

解决方法:

我想说这个链接问题的解决方案可以在这里直接应用,在直线后面绘制一条虚线.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.array([np.NAN, 45, 23, np.NAN, 5, 14, 22, np.NAN, np.NAN, 18, 23])
x = np.arange(0, len(y))
mask = np.isfinite(y)

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x[mask],y[mask], ls="--",lw=1)
ax.plot(x,y, color=line.get_color(), lw=1.5)

plt.show()

为了在边缘值的情况下考虑水平线,可以检查它们是否是nan并且用相邻值替换它们.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.array([np.NAN, 45, 23, np.NAN, 5, 14, 22, np.NAN, np.NAN, 18, 23,np.NAN])
x = np.arange(0, len(y))
yp = np.copy(y)
if ~np.isfinite(y[0]): yp[0] = yp[1]
if ~np.isfinite(y[-1]): yp[-1] = yp[-2]

mask = np.isfinite(yp)


fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(x[mask],yp[mask], ls="--",lw=1)
ax.plot(x,y, color=line.get_color(), lw=1.5)

plt.show()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – matplotlib中的虚线而不是缺失值全部内容，希望文章能够帮你解决python – matplotlib中的虚线而不是缺失值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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