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()

标签:python,matplotlib

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