Matplotlib 如何克服空数组的ValueError

当我们要绘制一个空数组或者所有元素均为nan的数组时，Matplotlib通常会抛出ValueError。这个问题在数据可视化中很常见，为了避免这种情况的发生，我们需要使用一些技巧来克服这个问题，本文将介绍一些可行的方法。

1. 使用numpy的isnan()函数

numpy中的isnan()函数可以用来判断一个数组中哪些元素是nan或非数字。我们可以先使用该函数过滤掉数组中所有的nan元素：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([1,2,np.nan,4,5,np.nan])
not_nan_data = data[~np.isnan(data)]
plt.plot(not_nan_data)

这里使用~np.isnan(data)来得到一个布尔数组，True代表该元素不是nan，False代表该元素是nan。使用这个布尔数组来切片数据，就可以得到一个不包含nan的数组。这样就可以避免ValueError的出现。

2. 使用numpy的isfinite()函数

和isnan()函数类似，numpy中的isfinite()函数可以用来判断一个数组中哪些元素是有限的。我们也可以利用该函数来过滤掉所有非有限元素。示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([1,2,np.nan,4,5,np.inf,-np.inf])
finite_data = data[np.isfinite(data)]
plt.plot(finite_data)

这里使用np.isfinite(data)来得到一个布尔数组，True代表该元素是有限的，False代表该元素是nan或者无穷大/小（inf或-inf）。使用这个布尔数组来切片数据，就可以得到一个不包含nan或者无穷大/小的数组。

3. 使用numpy的interp()函数

在一些情况下，我们需要在一个空数组中插值填充数据。可以利用numpy中的interp()函数来实现这个功能。示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

empty_data = np.array([])
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,6,8,10]

filled_data = np.interp(x, empty_data, y)
plt.plot(x, filled_data)

这里的empty_data是一个空数组，我们将其放入interp()函数中，利用x和y数组中的数据对其进行插值。这样就可以得到一个由插值填充的数据，并且可以绘制出相应的数据图表。

4. 使用try-except语句

在一些情况下，我们无法预知数组中是否存在nan或者空数组等问题，可以使用try-except语句来捕获ValueError异常，并进行相应的处理。示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([1,2,np.nan,4,5])
try:
  plt.plot(data)
except ValueError:
  print("ValueError: The array contains non-finite values.")

这里使用try-except语句来捕获ValueError异常，在异常处理中输出相应的错误信息。这样就可以避免程序崩溃，并且可以知道数组中是否有非有限的元素。

总结

本文介绍了四种常见的克服空数组ValueError的方法，包括使用numpy的isnan()/isfinite()/interp()函数以及try-except语句。这些方法可以在数据可视化中避免出现ValueError异常，从而更好地展现数据趋势。在实际应用中，读者可以根据具体场景选择合适的方法。