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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:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建数据集,包含NaN值:
代码语言:txt
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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])
  1. 创建散点图:
代码语言:txt
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plt.scatter(x, y)
  1. 通过设置特定的参数和处理方式来突出显示NaN值:
代码语言:txt
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# 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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