MatplotlibでNaN値を含むデータをプロット・操作する方法を解説

MatplotlibでNaN値をプロット・操作する手順

Matplotlibでは、NaN（欠損値）を含むデータもそのまま可視化できます。基本的な流れは以下の3ステップです。

• NumPyを使って、NaN値をいくつか含むデータ（配列）を作成します。

• imshow()メソッドを使用し、カラーマップとステップ1で作成したデータを指定して、2次元の正規ラスタ上に画像として表示します。デフォルトでは、NaNの部分は自動的に空白（マスクされた領域）として描画されます。

• 作成した図を画面に表示するには、show()メソッドを呼び出します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.array([[1., 1.2, 0.89, np.NAN],
    [1.2, np.NAN, 1.89, 2.09],
    [.78, .67, np.NAN, 1.78],
    [np.NAN, 1.56, 1.89, 2.78]]
)
plt.imshow(data, cmap="gist_rainbow_r")
plt.show()

このコードでは、4×4の2次元配列の中にnp.NANを4か所配置しています。imshow()に「gist_rainbow_r」というカラーマップを指定することで、数値の大小が色のグラデーションとして表現され、NaNのセルは何も塗られない状態で表示されます。

出力結果

補足：NaN部分の見た目を変えたい場合

NaN領域を特定の色で塗りたい場合は、カラーマップのset_bad()メソッドを利用します。たとえば plt.cm.get_cmap("gist_rainbow_r").set_bad(color="gray") のように設定すると、欠損値のセルだけグレーで表示でき、データの欠損位置をひと目で把握できるようになります。