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MatplotlibでNaN値をプロットして操作する方法は?


matplotlibでNaN値をプロットして操作するには、次の手順を実行できます-

  • いくつかのNaN値を持つnumpyを使用してデータを作成します。

  • imshow()を使用します データを画像として、つまり2D通常のラスター上に、カラーマップとデータを使用して表示する方法(手順1から)。

  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

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()

出力

MatplotlibでNaN値をプロットして操作する方法は?


  1. カラーバーMatplotlibを使用してPythonで2D行列をプロットする方法は?

    Pythonでカラーバーを使用して2D行列をプロットするには、numpyを使用して2D配列行列を作成し、その行列を imshow()で使用します。 メソッド。 ステップ data2Dを作成します numpyを使用しています。 imshow()を使用する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作成する*mappable * colorbar()を使用する メソッドとimshow() スカラーマッピング可能な画像。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 imp

  2. Matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットする方法は?

    matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットするには、次の手順を実行できます- numpyを使用してside、x、y、zを作成します。 Numpy linspace 3番目の数値に基づいて2つのポイント間にデータを作成するのに役立ちます。 サイドデータを使用して、座標ベクトルから座標行列を返します。 xとyを使用して指数データを作成します(ステップ2)。 pcolormesh()を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します メソッド。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from m