极客教程Matplotlib 绘制包含None值的numpy数组
在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib绘制包含None值的numpy数组。通常，在matplotlib中，我们可以使用plot函数轻松地绘制numpy数组，但是当数组中包含None值时，我们需要添加额外的处理步骤来正确绘制图表。
阅读更多：Matplotlib 教程
使用Matplotlib绘制包含None值的numpy数组
通常，当我们使用Matplotlib绘制numpy数组时，我们可以通过简单地传递x轴和y轴数组来使用plot函数绘制图表：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
这将绘制一个包含10个数据点的正弦曲线。但是，当我们的数组中包含None值时，我们需要添加额外的处理步骤。
例如，在下面的示例中，我们创建一个包含None值的numpy数组，并尝试使用plot函数绘制它：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 1)
y = np.array([0, 1, None, 3, 4, None, 6, 7, 8, 9])
plt.plot(x, y)
plt.show()
这将引发ValueError异常，因为plot函数无法正确处理None值。
为了正确绘制包含None值的numpy数组，我们需要做两个重要的步骤。
首先，我们需要创建一个掩码，将所有的None值替换为NaN。我们可以使用numpy的isnan函数来创建这个掩码：
mask = np.isnan(y)
接着，我们需要创建另一个numpy数组，将所有的NaN值替换为0，保留其他值不变：
y[mask] = 0
然后我们就可以使用plot函数绘制曲线了：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 1)
y = np.array([0, 1, None, 3, 4, None, 6, 7, 8, 9])
mask = np.isnan(y)
y[mask] = 0
plt.plot(x, y)
plt.show()
这将正确地绘制出一个中间有缺口的线条，反映了原始数组中的None值。
在Matplotlib中绘制包含None值的二维数组
与一维数组类似，当我们的二维数组中包含None值时，我们需要添加额外的步骤来正确地绘制它。
首先，我们需要将二维数组展开为一个一维数组，并创建一个掩码将所有的None值替换为NaN：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.array([[1, 2, None], [4, None, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.isnan(data)
flat_data = data.ravel()
flat_data[mask] = np.nan
接着，我们需要使用numpy的reshape函数将一维数组重新转换回原始的二维数组形状，并使用imshow函数绘制它：
plt.imshow(flat_data.reshape(data.shape))
plt.show()
这将正确地绘制出一个中间有缺口的二维数组图像，反映了原始数组中的None值。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib绘制包含None值的numpy数组。当numpy数组中包含None值时，我们需要添加额外的步骤来正确绘制它们。对于一维数组，我们需要创建一个掩码，将所有的None值替换为NaN，并创建一个数组将所有的NaN替换为0。对于二维数组，我们需要展开为一维数组，并按照相同的方式替换None值和NaN值，然后使用reshape函数将一维数组转换回原始形状，并使用imshow函数绘制它。希望本文能够帮助读者解决在使用Matplotlib时遇到的包含None值的numpy数组绘制问题。