Matplotlib में मास्क्ड और NaN मान प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण ले सकते हैं:
- फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। <ली>numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं।
- y > 0.7 ऐसे x2 और y2 डेटा बिंदु प्राप्त करें। <ली>y > 0.7 ऐसे मास्क्ड y3 डेटा बिंदु प्राप्त करें। <ली>y3 को NaN मानों के साथ मास्क करें। <ली>plot() मेथड का उपयोग करके x, y, y2, y3, y4 प्लॉट करें। <ली>प्लॉट पर लीजेंड रखें। <ली>प्लॉट का शीर्षक सेट करें। <ली>फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 31)
y = np.cos(x)**3
# 1) उन बिंदुओं को हटाएं जहां y > 0.7
x2 = x[y <= 0.7]
y2 = y[y <= 0.7]
# 2) उन बिंदुओं को मास्क करें जहां y > 0.7
y3 = np.ma.masked_where(y > 0.7, y)
# 3) जहां y > 0.7 वहां NaN सेट करें
y4 = y.copy()
y4[y3 > 0.7] = np.nan
plt.plot(x*0.1, y, 'o-', color='lightgrey', label='No mask')
plt.plot(x2*0.4, y2, 'o-', label='Points removed')
plt.plot(x*0.7, y3, 'o-', label='Masked values')
plt.plot(x*1.0, y4, 'o-', label='NaN values')
plt.legend()
plt.title('Masked and NaN data')
plt.show()
आउटपुट
