matplotlib：以 None 为值绘制 numpy 数组答案

【问题标题】：matplotlib: Plot numpy arrays with None as valuesmatplotlib：以 None 为值绘制 numpy 数组
【发布时间】：2013-11-08 18:48:38
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数组：

k = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (None, None), 
                 (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])

我想绘制不是(None, None) 的值并保留数组值的索引。也就是说，只要有 (None, None) 值，我就想要一个间隙。

完成后我想绘制

y = k[:,0] + k[:,1]

但我什至无法将数组添加在一起。我尝试屏蔽数组，但丢失了原始k 数组的索引值。

一个最小的例子：

import matplotlib.pyplot as pyplot
import numpy

x = range(5)
k = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (None, None), 
                 (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])

Fig, ax = pyplot.subplots()

# This plots a gap---as desired
ax.plot(x, k[:,0], 'k-')

# I'd like to plot
#     k[:,0] + k[:,1]
# but I can't add None

# Here I get rid of the (None, None) values so I can add
# But I lose the original indexing
mask = k != (None, None)
y = k[mask].reshape((-1,2))

ax.plot(range(len(y)), y[:,0]+y[:,1], 'k--')

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy matplotlib nonetype

【解决方案1】：

您可以使用 numpy.nan 代替 None。

import matplotlib.pyplot as pyplot
import numpy

x = range(5)
k = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (numpy.nan, numpy.nan), 
                 (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])

Fig, ax = pyplot.subplots()

# This plots a gap---as desired
ax.plot(x, k[:,0], 'k-')

ax.plot(range(len(y)), y[:,0]+y[:,1], 'k--')

或者您也可以屏蔽 x 值，因此 x 和 y 之间的索引是一致的

import matplotlib.pyplot as pyplot
import numpy

x = range(5)
y = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (numpy.nan, numpy.nan), 
                 (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])

Fig, ax = pyplot.subplots()


ax.plot(range(len(y)), y[:,0]+y[:,1], 'k--')
import matplotlib.pyplot as pyplot
import numpy

x = range(5)
k = numpy.array([(1.,0.001), (1.1, 0.002), (None, None), 
                 (1.2, 0.003), (0.99, 0.004)])

Fig, ax = pyplot.subplots()

# This plots a gap---as desired
ax.plot(x, k[:,0], 'k-')

# I'd like to plot
#     k[:,0] + k[:,1]
# but I can't add None

arr_none = np.array([None])
mask = (k[:,0] == arr_none) | (k[:,1] == arr_none)

ax.plot(numpy.arange(len(y))[mask], k[mask,0]+k[mask,1], 'k--')

【讨论】：

这个简单的例子我可以，但是我从另一个来源获取数据，所以我无法控制它。
你不能代替剧情吗？你能做你正在做的事情，但在情节中也掩盖 x 值吗？
这几乎奏效了。创建掩码时，您需要将 None 设为像 Saullo 的答案一样的数组。
我已经做出改变了。

【解决方案2】：

你可以过滤你的数组：

test = np.array([None])
k = k[k!=test].reshape(-1, 2).astype(float)

然后对列进行汇总并绘制图表。您的方法的问题是您没有将 None 类型转换为 numpy 数组，这不允许正确创建掩码。

【讨论】：