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如果第一个或最后一个y值为NaN/None，matplotlib会弄乱X轴。这是正常的吗？

这是正常的。当使用matplotlib绘制图表时，如果第一个或最后一个y值为NaN或None，matplotlib会尝试自动调整X轴的范围，以适应数据的范围。这可能会导致X轴的范围不准确或者图表显示不完整。为了避免这种情况，建议在绘制图表之前，先对数据进行处理，确保第一个和最后一个y值不为NaN或None。如果需要处理缺失值，可以使用pandas库或其他数据处理工具进行数据清洗。在绘制图表时，可以使用matplotlib的一些方法来设置X轴的范围，以确保图表显示完整。对于处理缺失值和绘制图表，腾讯云提供了一系列的数据处理和可视化工具，如腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）和腾讯云数据可视化服务（https://cloud.tencent.com/product/dvs）等。

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NumPy 1.26 中文文档（四十二）

返回： 分位数标量或 ndarray 如果q是单个概率且axis=None，则结果是标量。如果给定了多个概率水平，则结果的第一个轴对应于分位数。其他轴是对a减少后保留的轴。...返回值： quantile标量或 ndarray 如果q是单个概率且axis=None，则结果是标量。如果给定多个概率水平，则结果的第一个轴对应于分位数。其他轶轴是在a减少后保留的轴。...默认情况下，axis=None 将对输入数组的所有元素进行平均值计算。如果 axis 为负数，则从最后一个轴到第一个轴计数。 新功能在版本 1.7.0 中。...如果未提供，则范围简单地为(a.min(), a.max())。超出范围的值将被忽略。范围的第一个元素必须小于或等于第二个元素。range也会影响自动箱计算。...x中的值沿第一个维度进行直方图处理，而y中的值沿第二个维度进行直方图处理。 xedges ndarray，形状(nx+1,) 第一个维度的 bin 边缘。

8810

NumPy 1.26 中文文档（四十一）

参数： a类似数组 要排序的数组。 axisint 或 None，可选 用于排序的轴。如果为 None，则在排序之前将数组扁平化。默认值为-1，表示沿着最后一个轴排序。...axisint 或 None，可选 用于排序的轴。默认为-1（最后一个轴）。如果为 None，则使用扁平化的数组。...自版本 1.22.0 起弃用：将布尔值作为索引已弃用。 axis整数或 None，可选 用于排序的轴。默认为 -1（最后一个轴）。如果为 None，则使用扁平化的数组。...axis可以是负数，此时它从最后一个轴向第一个轴计数。 版本 1.15.0 中新增。 如果这是一组 int 型的元组，则将对多个轴进行归约，而不是像以前那样对单个轴或所有轴进行归约。...如果给出多个百分位数，结果的第一个轴对应于百分位数。其他轴是在 a 缩减后剩下的轴。如果输入包含小于 float64 的整数或浮点数，则输出数据类型为 float64。

10410

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

suffixes 字符串元组值，用于在重叠的列名后追加（默认为("_x", "_y")，例如，如果两个 DataFrame 对象中都有"data"，则在结果中会显示为"data_x"和"data_y"。...特别是，您有许多额外的考虑： 如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴中的不同元素还是仅使用共同的值？ 连接的数据块在结果对象中需要被识别吗？ “连接轴”中包含需要保留的数据吗？...您还可以使用 sharex 和 sharey 指示子图应具有相同的 x 或 y 轴。当您在相同比例上比较数据时，这可能很有用；否则，matplotlib 会独立自动缩放绘图限制。...最后，set_xlabel为 x 轴命名，set_title为子图标题（请参见用于说明自定义 xticks 的简单图表以查看生成的图）： In [44]: ax.set_xlabel("Stages")...到 360） xticks 用于 x 轴刻度的值 yticks 用于 y 轴刻度的值 xlim x 轴限制（例如，[0, 10]） ylim y 轴限制 grid 显示坐标轴网格（默认关闭） 大多数

20700

一文入门数分三剑客--Numpy、Pandas、Matplotlib

这是一个科学计算的的核心库，有着强大的多维数组对象 Numpy 数组是一个功能强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在，我们可以通过 Python 列表来初始化 Numpy 数组并访问其元素 开始使用...(a.sum()) Output: 1 3 6 可以看到上面的操作都是非常基础的，下面我们来做些更大的 axis 轴 这是 Numpy 中相当重要的概念，也是不太容易理解的部分 向上图所示，我们有一个...('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show() Output: 接下来我们尝试为图表增加更多的样式 from matplotlib import pyplot...现在，bin 指的是划分为一系列区间的值范围，通常创建的 bin 大小相同，在下面的代码中，我以 10 的间隔创建了 bin，这就说明第一个 bin 包含从 0 到 9 的元素，然后是 10 到 19，...数据显示为一组点，每个点都有一个变量的值，它决定了水平轴上的位置，另一个变量的值决定了垂直轴上的位置 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,1.5,2,2.5,3,3.5,3.6

2.3K20

数据可视化：认识Matplotlib

['SimHei'] #x轴生成一个ndarray x = np.arange(1, 11) # y轴等于2x y = 2 * x #设置作图标题 plt.title("y=2x的坐标图") #设置x...如果不设置plt的rcParams的参数值，那么生成的图片中将无法正常显示中文。...绘制折线图方法plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选，...randn()函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。标准正态分布俗称高斯分布，正态分布是大自然中最常见的分布，标准正态分布就是期望为0，方差为1的正态分布。...：设置饼图中第一个部分的起始角度 radius：设置饼图的半径，数值越大，饼图越大 counterclock：设置饼图的方向，默认为True，表示逆时针方向，值为False时为顺时针方向 colors：

18620

matplotlib入门

, # 与第一个条形图并列 # bottom = means_frank, 如果取消注释本配置，该条形图的起始位置会位于means_frank之上...； bins: 直方图的柱数，即要分的组数，默认为10； range：元组(tuple)或None；剔除较大和较小的离群值，给出全局范围；如果为None，则默认为(x.min(), x.max())...如果为true，则返回的元组的第一个参数n将为频率而非默认的频数； weights：与x形状相同的权重数组；将x中的每个元素乘以对应权重值再计数；如果normed或density取值为True，则会对权重进行归一化处理...这个参数可用于绘制已合并的数据的直方图； cumulative：布尔值；如果为True，则计算累计频数；如果normed或density取值为True，则计算累计频率； bottom：数组，标量值或...（元素为颜色）或None。

4.2K20

python可视化 | contour、contourf、cartopy补充

作为气象上的常用手段，单独绘制588线的南北东西跳跃伸展有极特殊的意义，但是常规方法并不适用。我第一个想到的方法是在contour里的levels参数强制指定levels=[588]来绘制这一根线。...ac=ax.contour(X, Y, Z,levels=[0]) ? 第二种方法是通过判断levels来存放一个颜色列表，使在绘图时，除了指定的值外不填充颜色。...出现的原因是水的相态不同，需要给降雪赋予灰色色系，需要给降雨附上降水色系。我尝试过一些方法，但是除了挖补之后赋予nan值使其不再绘制，实在是想不出还有什么更好的办法了。...还可以用常用的array方法赋予nan值，也可以实现上述效果。...只要关闭rotation即可使全部经纬度正常对齐。 gl.rotate_labels = None ? 全部对齐，不会歪七扭八的了。

4.9K20

Python数据可视化——matplotlib使用

而（%matplotlib inline)则是直接显示在编程界面，不重新跳出做图框。 如果我们没有指定在哪个ax上进行作图，matplotlib会默认选择最后一个（如果没有则创建一个）上进行绘制。...subplots的参数：除几行几列外，还有sharex和sharey，表示x（y）轴的刻度是否要保持相等的刻度。...)#设置x轴对应的标签，y轴把x换成y即可 ax.set_title("my first matplotlib plot")#为坐标轴设置标题 04|图例： 在添加subplot的时候传入label参数...这是因为制作一张完整的图表都需要用到这些，但是matplotlib要实现这种功能需要很多行代码，而pandas可能只需要几行代码就可以搞定。...Series和DataFrame的索引将会被用作X（或Y）轴的刻度。柱状图中有个特例就是堆积柱状图，只需要给plot传入参数stacked="True"即可。

1.7K50

matplotlib绘图基础

,horizontalalignment,rotation , **kwargs) 参数说明： x,y表示标签添加的位置，默认是根据坐标轴的数据来度量的，是绝对值，也就是说图中点所在位置的对应的值，特别的...它的第一个参数是文件名或文件对象，format参数指定图像类型，如果省略，就由文件的扩展名决定图像类型。...对于灰度图像，它返回一个形状为(M，N)的数组；对于彩色图像，返冋形状为(M，N，C)的数组。 其中,M为图像的高度,N为图像的宽度,C为3或4,表示图像的通道数。...注意，从JPG图像中读入的数据是上下颠倒的，为了正常显示图像，可以将数组的第0轴反转，或者设置imshow()的origin参数为“lower”,从而让所显示图表的原点在左下角。...如果三维数组的元素类型为浮点数，那么元素的取值范围为0.0到1.0,与颜色值0到255 对应，超出这个范围可能会出现颜色异常的像素。

6.4K30

python matplotlib各种绘图类型完整总结

), yticks() 这两个函数的用处在于指明横纵轴需要显示的内容和显示内容的位置， 参数的值可以有两种情况： 当横纵坐标的值为普通的数字时：参数为一个list，list中的元素为数字，此时两个函数的参数只需要这一个...list 当横纵坐标的值为公式(使用的latex中的公式表示，如’pi’)或其他和当前的坐标值不同的值时：参数为两个list，第一个list为普通数字对应的是纵坐标值，第二个list为第一个list中纵坐标位置对应要显示的值...('none') ''' 移动坐标轴，将bottom即x坐标轴移动到y=0的位置 ax.xaixs为x轴，set_ticks_position()用于从上下左右(top/bottom/left/right...如果该属性为空，则会在注释文本和被注释点之间画一个箭头。...list y1: 第一条曲线对应的函数值，为x对应的函数值list y2: 第二条曲线对应的函数值，为x对应的函数值list where: 条件表达式，用于判断某个区间内是否进行填充，如果判断为True

5.7K10

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章

如果我们相对于大部分数据减小这些离群值的大小，我们可以减少水平轴的扭曲。我们如何做到这一点呢？我们需要一个变换，它将： 显著减小大 x 值的幅度。 不会大幅改变小 x 值的幅度。...如果我们能够更加“分散”这些大的 y 值，我们将不再看到 y 轴的一个区域中有密集的集中。...如果我们将原始未转换的国民总收入值表示为 x ，原始成年识字率值表示为 y ，我们可以使用线性拟合的标准形式来表示这种关系： y^4 = m(\log{x}) + b 其中， m 表示线性拟合的斜率...每个学生被选中的概率相同吗？ 是的。每个学生被选择的概率是 1/10。 这是一个简单随机样本吗？ 不是。选择(8, 18)的机会是 1/10；选择(8, 9)的机会是 0。...记住，这个推导是在使用 MSE 成本函数时找到了 SLR 的最佳模型参数。如果我们使用了不同的模型或不同的损失函数，我们很可能会找到最佳模型参数的不同值。

46610

ChatGPT 高级数据分析用于自定义 Matplotlib 测井图

尽管将单位放在左侧行标题而不是每个框中可能会更好。 此外，它将孔隙度的单位从小数转换为百分比。当报告或将信息传递给同事时，这可能会导致混淆。我更希望它保留原始单位的数据。...最后，由于存在空值，它未能为DT曲线创建统计信息 — 这与ChatGPT未能将-999值转换为空值的早期部分相关。...第一步是让它创建一个基本的测井图，其中每个测量都显示在自己的子图中。 在处理并编写第一次尝试的代码后，ChatGPT再次遇到了与数据集中的NaN值相关的问题。因此，它必须重新创建绘图。...有趣的是，它还对绘图进行了一些调整，包括： 反转y轴，使得从浅深度到深深度 对一些测量应用了标准刻度，例如GR的刻度为0到150 ChatGPT生成的代码如下： # Setting up the figure...这是由于我之前遇到的一些问题，如果我回去更改了早期的提示，它会清除该提示之后的所有内容并重新创建它。

9210

tf.math

divide_no_nan(...): 计算一个不安全的除法，如果y为零，该除法返回0。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...):计算x元素的高斯误差函数。...multiply_no_nan(...): 计算x和y的乘积，如果y是0，即使x是NaN或无穷大，返回0。negative(...): 计算数值负值元素。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...sorted:如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name:操作的可选名称。返回值：values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。

2.5K10

如何运用Python绘制NBA投篮图表

x轴的值是实际对应值的倒数。让我们只绘制从右侧的投篮图来看看这个问题。...图上我们可以看到的投篮数据是“右侧”的投篮，而观众的右侧实际上是篮筐的左侧。这是在创建我们最后投篮图时需要注意修改的。 画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表中绘制篮球场。...通过查看输出的第一个投篮图和数据，我们可以大致估算出篮筐的中心位于原点。我们还可以估计每10个单位在x或y轴上表示一英尺。我们可以通过看在DataFrame里的第一个观察值验证证这一点。...=2, outer_lines=False): # 如果没有可绘制的坐标值，则使用现有值 if ax is None: ax = plt.gca() # 绘制NBA篮球场的各个部分...让我们将投篮图上的篮圈移至顶部，与stats.nba.com上随着镜头与统计图表的方向一致。通过从y轴底部到顶部的降序排列的y值，我们实现这个操作。当我们这样做了，便不再需要来调整我们图上的x值。

2.4K80

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

第一个是我们熟悉的箱线图()。这种图显示了分布的三个四分位值和极值。“胡须”延伸到位于上下四分位数1.5 IQRs范围内的点，然后在此范围之外的观测结果将独立显示。...如果观测值接近边界(例如，变量的小值不能为负)，则KDE曲线可能扩展为不真实 sns.displot(tips, x="total_bill", kind="hist") sns.displot(tips...如果为真，则使用统计模型来估计稳健回归。这将降低异常值的权重。注意，这比标准线性回归的计算量要大得多，因此您可能希望减少引导重采样(n_boot)的数量或将ci设置为None。...Matplotlib为制作多轴图形提供了良好的支持;Seaborn在此基础上构建，直接将图的结构链接到数据集的结构。...像这样初始化网格会设置matplotlib图和轴，但不会在上面绘制任何东西。

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