如何在Matplotlib中绘制掩码和NaN值？

在数据可视化中，我们通常会遇到一些缺失值和异常值。其中，掩码和NaN值就是常见的两种类型。当我们使用Matplotlib绘制数据时，我们需要将掩码和NaN值处理好，以确保我们得到的图像精确无误。本篇文章将介绍如何在Matplotlib中绘制掩码和NaN值。

什么是掩码和NaN值？

掩码是一种用于表示缺失数据的方式。掩码将缺失数据赋值为字符串“–”或类似的标记，以区别于其他数据。

NaN（表示“不是数字”）是一种特殊的浮点数值，它通常用于表示缺失数据或异常值。NaN值无法与其他数值进行比较，并且会导致数学运算的结果变为NaN。

绘制掩码和NaN值的方法

下面，我们将介绍如何在Matplotlib中绘制掩码和NaN值。我们将使用Python中的NumPy库生成数据，并在Matplotlib中绘制数据。

绘制掩码值

假设我们有一组包含缺失数据的三维数据。我们可以使用NumPy中的masked_array函数将其转换为掩码数组，并在Matplotlib中绘制该数据。

首先，我们将使用NumPy生成随机数据：

import numpy as np

np.random.seed(1)
data = np.random.randn(5, 5, 5)

我们想将数据中所有小于0的值替换为掩码值。为此，我们可以使用以下代码：

import numpy.ma as ma

mask_data = ma.masked_less(data, 0)

以上代码将数据中小于0的值替换为掩码值。然后，我们可以使用Matplotlib绘制数据：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(mask_data[:,:,0], cmap='viridis')
plt.show()

以上代码将绘制掩码值。

绘制NaN值

要在Matplotlib中绘制包含NaN值的数据，我们需要使用numpy.nan函数将数据中的缺失数据替换为NaN值，并使用numpy.isnan函数将其转换为布尔型数组。我们还需要使用Matplotlib中的特殊函数imshow将NaN值绘制在图像中。

下面，我们将演示如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的二维数组。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(5, 5)
data[2, 2] = np.nan  # 将(2, 2)位置的值设置成NaN

# 将数据中的NaN值替换为0
data = np.nan_to_num(data)

# 创建布尔型数组
mask = np.isnan(data)

# 绘制数据
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(data, cmap='viridis')
ax.imshow(mask, cmap='gray', alpha=.3)
plt.show()

以上代码将生成一张包含NaN值的图像。我们为NaN值设置了透明度并将它们绘制在原图之上。