matplotlib中的NaN与pylab中的NaN有何区别？

Question

我有两个类似的Matplotlib代码，但是它们生成的结果不同。

1:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.linspace(0,10,100)
y[10:40] = np.nan
plt.plot(x,y)
plt.savefig('fig')

2:

from pylab import *

x = linspace(0,10,100)
y = linspace(0,10,100)
y[10:40] = np.nan
plot(x,y)
savefig('fig')

代码＃1生成一条直线，而NaN区域用不同颜色的实线填充。

代码＃2生成一条直线的图形，但不会用线条填充NaN区域。相反，在那里有一个间隙。

我怎样才能使代码＃1生成像代码＃2一样的NaN间隙？我已经谷歌了几天，没有找到答案。任何帮助和建议将不胜感激。谢谢。

- user3365990

---

那两个是完全一样的。你能得到“用不同颜色的实线填充 NaN 区域的直线”的唯一方法就是将同一条线绘制两次，而第一次没有 NaN。你正在同时运行这两个代码片段吗？如果是这样，它们将绘制在同一张图上。 - Joe Kington

我使用内联后端得到了相同的图形。你使用的是哪个后端？ - Paul H

如果你在同一个 ipython（或类似的）会话中进行了绘图，那么你几乎肯定会看到绘图效果。如果你正在进行长时间的交互式会话，最好始终明确地创建一个新的图形。请注意，这里不需要解释。 - Joe Kington

Answer 1

这里简单解释一下可能发生的情况：

你展示的两段代码是相同的。如果它们被单独调用，它们总是会产生相同的输出结果。 pylab 基本上只是几行代码，它的作用是：（还有更多内容，但这是基本想法。）

from numpy import *
from matplotlib.mlab import *
from matplotlib.pyplot import *

pylab.plot和plt.plot引用的是同一个函数，它们没有任何区别。

---

然而，如果你只调用plt.plot（或者pylab.plot），它会在当前图表上绘制。

如果之前在该图表上绘制了一些内容，它们仍然存在。（如果你熟悉matlab，matplotlib默认使用hold('on')。你可以使用plt.hold来改变它，但最好在Python中更加明确并创建一个新的图表。）

基本上，你可能做了这样的事情：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.linspace(0,10,100)

plt.plot(x,y)
plt.savefig('fig')

接着，在同一个交互式的ipython会话中，您执行了以下操作：

y[10:40] = np.nan
plt.plot(x, y)
plt.savefig('fig')

因为您没有调用show，所以当前的图形仍然与之前相同。 “full”线仍然在第二条线下方，而带有NaN值的第二条线是不同颜色的，因为它是在同一坐标系上绘制的。

这就是为什么使用面向对象接口是一个好主意的其中之一。这样，您就可以清楚地知道要在哪个坐标轴和图形上绘制。

例如：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
fig.savefig('test.png')

如果您不这样做，至少在想要新建一个图形时始终明确地创建一个新的图形和/或坐标轴。（例如，通过调用plt.figure()开始）

- Joe Kington

---

@user3365990 - 你的数组使用了什么数据类型？NaN 只适用于浮点数。如果你将 NaN 赋给一个整型数组，它们将会变成一个很大的负数而非 NaN。 - Joe Kington

@user3365990 - 没有更多的信息，我只是猜测，但是尝试显式指定数组的dtype。例如：np.array(y, dtype=float)。 - Joe Kington

只是为了记录，使用 PIL 不需要跳过所有的这些步骤。只需要fig.canvas.print_png(buffer)。而且你不需要显式地初始化 Figure 和 FigureCanvas 对象，除非你想采用更复杂的路径。你可以直接使用 fig,ax=plt.subplots()。如果你想使用特定的后端（例如Agg用于 Web 服务器），只需在导入 pyplot 之前调用 matplotlib.use(backend) 即可。 - Joe Kington

然而，我看不出你发布的内容有什么问题。你能提供一个独立的示例来重现这个问题吗？ - Joe Kington

发现错误，我的数据没有排序。谢谢你的帮助。 - user3365990