マスクされた NaN 値のプロット

欠損値のあるデータをプロットする必要がある場合があります。

1 つの可能性は、不要なデータ ポイントを単純に削除することです。残りのデータを通してプロットされた線は連続しており、欠落しているデータがどこにあるかを示していません。

データが欠落している行にギャップがあると便利な場合は、マスクされた配列を使用するか、値を NaN に設定することで、不要な点を示すことができます。x または y がマスクされている場所にはマーカーは描画されず、線でプロットするとそこで途切れます。

次の例は、3 つのケースを示しています。

1. ポイントの削除。

2. マスキングポイント。

3. NaN に設定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 31)
y = np.cos(x)**3

# 1) remove points where y > 0.7
x2 = x[y <= 0.7]
y2 = y[y <= 0.7]

# 2) mask points where y > 0.7
y3 = np.ma.masked_where(y > 0.7, y)

# 3) set to NaN where y > 0.7
y4 = y.copy()
y4[y3 > 0.7] = np.nan

plt.plot(x*0.1, y, 'o-', color='lightgrey', label='No mask')
plt.plot(x2*0.4, y2, 'o-', label='Points removed')
plt.plot(x*0.7, y3, 'o-', label='Masked values')
plt.plot(x*1.0, y4, 'o-', label='NaN values')
plt.legend()
plt.title('Masked and NaN data')
plt.show()