matplotlibが欠損値を外挿/プロットするのはなぜですか？

Question

時々、一連のデータ全体が利用できない状況があります。私はセンサーからの値をプロットするリアルタイムです。これらはユーザーのやりとりでオンとオフを切り替えることができます。したがって、値が常にシリーズになっているかどうかはわかりません。ユーザーはセンサーを起動してから、再度オン/オフすることができますが、この場合、matplotlibは最後のエンドポイントと新しいスタートポイントから線を引いていきます。

次のように私はプロットされたデータだった：

[[ 5.   22.57011604] 
[ 6.   22.57408142] 
[ 7.   22.56350136] 
[ 8.   22.56394005] 
[ 9.   22.56790352] 
[ 10.   22.56451225] 
[ 11.   22.56481743] 
[ 12.   22.55789757] 
    #Missing x vals. Still plots straight line.. 
[ 29.   22.55654716] 
[ 29.   22.56066513] 
[ 30.   22.56110382] 
[ 31.   22.55050468] 
[ 32.   22.56550789] 
[ 33.   22.56213379] 
[ 34.   22.5588932 ] 
[ 35.   22.54829407] 
[ 35.   22.56697655] 
[ 36.   22.56005478] 
[ 37.   22.5568161 ] 
[ 38.   22.54621696] 
[ 39.   22.55033493] 
[ 40.   22.55079269] 
[ 41.   22.55475616] 
[ 41.   22.54783821] 
[ 42.   22.55195618]] 

は、私のプロット機能は、次のように簡略化にたくさん見える：それはそのようにし、なぜ

def plot(self, data) 
    for name, xy_dict in data.iteritems(): 
     x_vals = xy_dict['x_values'] 
     y_vals = xy_dict['y_values'] 
     line_to_plot = xy_dict['line_number'] 
     self.lines[line_to_plot].set_xdata(x_vals) 
     self.lines[line_to_plot].set_ydata(y_vals) 

誰でも知っていますか？プロットする際に、非連続のxとyの値を世話しなければならないのですか？ matplotlibはこれを自分で処理する必要があります。そうでなければリストを小さなリストに分割してプロットする必要がありますか？

Answer 1

1つのオプションは、データが欠落している場合はどこにでもダミーアイテムを追加することです（場合によってはxが1以上変化した場合）、マスクされた要素として設定します。こうすることで、matplotlibは線分をスキップします。例えば：

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as pl 

# Your data, with some additional elements deleted... 
data = np.array(
[[ 5., 22.57011604], 
[ 6., 22.57408142], 
[ 9., 22.56790352], 
[ 10., 22.56451225], 
[ 11., 22.56481743], 
[ 12., 22.55789757], 
[ 29., 22.55654716], 
[ 33., 22.56213379], 
[ 34., 22.5588932 ], 
[ 35., 22.54829407], 
[ 40., 22.55079269], 
[ 41., 22.55475616], 
[ 41., 22.54783821], 
[ 42., 22.55195618]]) 

x = data[:,0] 
y = data[:,1] 

# Difference from element to element in x 
dx = x[1:]-x[:-1] 

# Wherever dx > 1, insert a dummy item equal to -1 
x2 = np.insert(x, np.where(dx>1)[0]+1, -1) 
y2 = np.insert(y, np.where(dx>1)[0]+1, -1) 

# As discussed in the comments, another option is to use e.g.: 
#x2 = np.insert(x, np.where(dx>1)[0]+1, np.nan) 
#y2 = np.insert(y, np.where(dx>1)[0]+1, np.nan) 
# and skip the masking step below. 

# Mask elements which are -1 
x2 = np.ma.masked_where(x2 == -1, x2) 
y2 = np.ma.masked_where(y2 == -1, y2) 

pl.figure() 
pl.subplot(121) 
pl.plot(x,y) 
pl.subplot(122) 
pl.plot(x2,y2) 

Answer 2

Matplotlibは、あなたのすべてのデータポイントをラインで接続します。

これを避けたい場合は、欠落しているx値でデータを分割し、2つの分割リストを別々にプロットすることができます。

Answer 3

別のオプションは、yの値としてNone又はnumpy.nanを含めることです。

これは、例えば、切断ラインを示しています。

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot([1,2,3,4,5],[5,6,None,7,8])