突出显示Matplotlib散点图中的数据间隙(NaN)

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，其中散点图是一种常用的数据可视化方式。当散点图的数据中存在缺失值（NaN）时，我们可以通过特定的方法来突出显示这些数据间隙。

要突出显示Matplotlib散点图中的数据间隙（NaN），我们可以使用以下步骤：

导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建数据集，包含NaN值：

x = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9])
y = np.array([2, 4, 1, 5, np.nan, 7, 3, np.nan, 6])

创建散点图：

plt.scatter(x, y)

通过设置特定的参数和处理方式来突出显示NaN值：

# 设置NaN值点的大小和颜色
plt.scatter(x[np.isnan(x)], y[np.isnan(y)], c='red', s=100)
# 设置NaN值点的形状
plt.scatter(x[np.isnan(x)], y[np.isnan(y)], marker='x', c='red', s=100)
# 在NaN值点的周围画一个圆圈
plt.scatter(x[np.isnan(x)], y[np.isnan(y)], edgecolors='red', facecolors='none', s=100)

通过上述步骤，我们可以将散点图中的NaN值突出显示出来。其中，我们可以根据需求自定义NaN值点的大小、颜色、形状等。

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