如何在 Matplotlib 中绘制掩码和 NaN 值?

matplotlibpythondata visualization更新于 2025/6/24 8:12:17

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()