Python matplotlib忽略丢失的数据

这个问题已经被问过了，并且有一个很好的答案

再次询问，因为我想知道是否有办法让matplotlib自己处理丢失的数据，比如如果有任何x或y数据丢失，只需忽略它并画一条线就可以了

下面是一些示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

x = np.arange(0, 100, 10)
y = np.random.randint(0, 10, 10)
plt.plot(x,y, "*-")

x_nan = np.arange(100)
y_nan = np.asarray([np.nan] * 100)
y_nan[::10] = np.random.randint(0, 10, 10)
plt.plot(x_nan,y_nan,"*-")

mask = np.isfinite(y_nan)
plt.plot(x_nan[mask],y_nan[mask],"--")

plt.show()

第二个绘图仅为非nan点绘制点，但没有穿过它们的线

使其看起来像第一个图的最简单方法是定义一个遮罩，如第三个图中所示。我想知道是否有一种方法可以使matplotlib在没有额外掩码的情况下自动执行此操作。

简短回答：没有

答案很长：我们确实可以想象matplotlib的

plot

函数内置了一些功能，可以从输入中删除

nan

s

但是，没有

但是，由于解决方案本质上只是一行额外的代码，matplotlib不提供此功能的事实是可以接受的

正如一个有趣的事实：有趣的是，一个

scatter

plot实际上是irgnores

nan

值，例如

line, = plt.plot(x_nan,y_nan,"-")
scatter = plt.scatter(x_nan,y_nan)
print(len(line.get_xdata()))       # 100
print(len(scatter.get_offsets()))  # 10

虽然直线仍有100个点，但由于删除了所有nan值，因此散点仅有10个