Python 用虚线替换部分绘图

我想用一条从上一点开始的虚线（参见下面的图）替换我的部分图，其中函数下降到“-1”

以下是我编写的一些代码及其输出：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
y = [5,6,8,3,5,7,3,6,-1,3,8,5]

plt.plot(np.linspace(1,12,12),y,'r-o')
plt.show()

for i in range(1,len(y)):
    if y[i]!=-1:
        plt.plot(np.linspace(i-1,i,2),y[i-1:i+1],'r-o')
    else:
        y[i]=y[i-1]
        plt.plot(np.linspace(i-1,i,2),y[i-1:i+1],'r--o')
plt.ylim(-1,9)
plt.show()

这是原图

修改图：

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我编写的代码是有效的（它会产生所需的输出），但当我在我的（更大的）数据集上实际运行它时，效率很低，而且需要很长时间。有没有更聪明的方法可以做到这一点？

我会使用

numpy

功能将直线切割成线段，然后分别绘制所有实线和虚线。在下面的示例中，我向您的数据中添加了两个额外的

-1

s，以确保这是通用的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Y = np.array([5,6,-1,-1, 8,3,5,7,3,6,-1,3,8,5])
X = np.arange(len(Y))

idxs =  np.where(Y==-1)[0]

sub_y = np.split(Y,idxs)
sub_x = np.split(X,idxs)

fig, ax = plt.subplots()

##replacing -1 values and plotting dotted lines
for i in range(1,len(sub_y)):
    val = sub_y[i-1][-1]
    sub_y[i][0] = val
    ax.plot([sub_x[i-1][-1], sub_x[i][0]], [val, val], 'r--')

##plotting rest
for x,y in zip(sub_x, sub_y):
    ax.plot(x, y, 'r-o')

plt.show()

结果如下所示：

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但是，请注意，如果第一个值为

-1

，则此操作将失败，因为您的问题没有得到很好的定义（没有以前的值可从中复制）。希望这有帮助。

您可以在不使用循环的情况下实现类似的功能：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a data frame from the list
a = pd.DataFrame([5,6,-1,-1, 8,3,5,7,3,6,-1,3,8,5])

# Prepare a boolean mask
mask = a > 0

# New data frame with missing values filled with the last element of   
# the previous segment. Choose 'bfill' to use the first element of 
# the next segment.
a_masked = a[mask].fillna(method = 'ffill')

# Prepare the plot
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(a_masked, ls = '--', lw = 1)
ax.plot(a[mask], color=line.get_color(), lw=1.5, marker = 'o')
plt.show()

您也可以通过为线条选择不同的颜色来突出显示负片区域：

我的答案基于2017年7月的一篇文章。后者还处理第一个元素为NaN或在您的情况下为负数时的情况：

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不太优雅，但这里有一个不使用循环的东西，我根据上面的答案提出了这个方法@KRKirov和@Thomas Kühn，谢谢你的回答，我真的很感激他们

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a data frame from the list
a = pd.DataFrame([5,6,-1,-1, 8,3,5,7,3,6,-1,3,8,5])

b=a.copy()
b[2]=b[0].shift(1,axis=0)
b[4]=(b[0]!=-1) & (b[2]==-1)
b[5]=b[4].shift(-1,axis=0)
b[0] = (b[5] | b[4])
c=b[0]
d=pd.DataFrame(c)

# Prepare a boolean mask
mask = a > 0

# New data frame with missing values filled with the last element of   
# the previous segment. Choose 'bfill' to use the first element of 
# the next segment.
a_masked = a[mask].fillna(method = 'ffill')

# Prepare the plot
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(a_masked, 'b:o', lw = 1)
ax.plot(a[mask], color=line.get_color(), lw=1.5, marker = 'o')
ax.plot(a_masked[d], color=line.get_color(), lw=1.5, marker = 'o')
plt.show()

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所以假设第一个值永远不会是-1？一个可能的想法是使用屏蔽数组，例如

y\u masked=np.ma.masked\u其中（y==1，y）

。绘制此图将丢失

-1

值，因此您仍然需要做一些工作来显示上一个值并添加虚线（可能只绘制遮罩的值）。谢谢！有没有办法让它完全一样？我更喜欢这个答案，因为它不使用循环。当有一长串-1时，上面的一个会变得非常慢。明白了吗？我会在几分钟后发布我自己的解决方案。我知道我已经接受了答案，但是有没有一种不使用循环的方法可以做到这一点？当我有一长串的工作清单时，这被证明是非常昂贵的-1s@Lupacante我认为另一个答案实际上是更好的解决方案。只要稍作调整，你就能得到你想要的东西。哦，如果你改变主意，接受另一个答案，那就没问题了：）谢谢！好的，我看看我能做什么