Python 使用'；其中'；使用matplotlib打印时。为什么它会跳过绘制数据点？

我正在绘制一组数据的最小值和最大值，围绕平均值绘制，用绿色实线显示。红线是一个阈值，我想让大家特别注意数据穿过这条线的位置

axis[1]。在（x，数据[minvalues]，数据[maxvalues]，alpha=0.3，插值=False，其中=data[maxvalues]=threshold，color='red'，edgecolor='none'，step=“post”）之间填充_
对于行内数据[maxvalues]，
fill\u-between
方法不会在
where
参数中的
True
和
False
之间的转换处绘制条形图

见：

定义从何处排除要填充的某些水平区域。填充区域由坐标x[其中]定义。更准确地说，如果其中[i]和其中[i+1]，则在x[i]和x[i+1]之间填充。请注意，此定义意味着where中两个假值之间的独立真值不会导致填充。由于相邻的假值，真实位置的两侧保持未填充状态

您可以添加一个方法来为
where
参数生成额外的
True
值。在下面的示例中，我不得不对您的数据做一些假设，但是
gapfill
函数对我假设的数据有效

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd


def gapfill(bool_array):
    normal = list(bool_array)
    shifted = [False] + normal[:-1]
    return np.array([x or shifted[n] for n, x in enumerate(normal)])


threshold = 3
data = pd.DataFrame({
    'maxvalues': [14, 15,  1, 2,  1, 2,  1, 2,  1, 2, 14, 15,  1, 2,  1, 2,  1, 2, 14, 15,  1, 2],
    'minvalues': [ 0,  0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0,  0,  0, -1, 0, -1, 0, -1, 0,  0,  0, -1, 0],
})
maxvalues = 'maxvalues'
minvalues = 'minvalues'
x = np.arange(len(data[maxvalues]))
fig, axis = plt.subplots(2)

axis[1].fill_between(x, data[minvalues], data[maxvalues], alpha=0.3, interpolate=False, where=gapfill(data[maxvalues] < threshold), color='green', edgecolor='none', step="post")
axis[1].fill_between(x, data[minvalues], data[maxvalues], alpha=0.3, interpolate=False, where=gapfill(data[maxvalues] >= threshold), color='red', edgecolor='none', step="post")
for line in data[maxvalues] <= threshold:
    print(line)

plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
def gapfill（布尔_阵列）：
正常=列表（布尔_数组）
移位=[假]+正常[：-1]
返回np.数组（[x或移位[n]表示n，枚举中的x（正常）]）
阈值=3
data=pd.DataFrame({
“最大值”：[14,15,1,2,1,2,1,2,1,1,2,14,15,1,2,1,1,2,1,2,14,15,1,2]，
“最小值”：[0,0，-1,0，-1,0，-1,0,0,0,0,0，-1,0，-1,0，-1,0,0,0，-1,0]，
})
maxvalues='maxvalues'
minvalues='minvalues'
x=np.arange（len（数据[maxvalues]））
图，轴=plt子批次（2）
轴[1]。在（x，数据[minvalues]，数据[maxvalues]，alpha=0.3，插值=False，其中=gapfill（数据[maxvalues]=threshold），color='red'，edgecolor='none'，step='post'）之间填充
对于行内数据[maxvalues]，如果您可以包含一些最小的样本数据，这样我们就可以准确地知道变量是什么样子，即
数据
，
最小值
，
最大值
，
阈值
。这也让我们重现问题并测试解决方案。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd


def gapfill(bool_array):
    normal = list(bool_array)
    shifted = [False] + normal[:-1]
    return np.array([x or shifted[n] for n, x in enumerate(normal)])


threshold = 3
data = pd.DataFrame({
    'maxvalues': [14, 15,  1, 2,  1, 2,  1, 2,  1, 2, 14, 15,  1, 2,  1, 2,  1, 2, 14, 15,  1, 2],
    'minvalues': [ 0,  0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0,  0,  0, -1, 0, -1, 0, -1, 0,  0,  0, -1, 0],
})
maxvalues = 'maxvalues'
minvalues = 'minvalues'
x = np.arange(len(data[maxvalues]))
fig, axis = plt.subplots(2)

axis[1].fill_between(x, data[minvalues], data[maxvalues], alpha=0.3, interpolate=False, where=gapfill(data[maxvalues] < threshold), color='green', edgecolor='none', step="post")
axis[1].fill_between(x, data[minvalues], data[maxvalues], alpha=0.3, interpolate=False, where=gapfill(data[maxvalues] >= threshold), color='red', edgecolor='none', step="post")
for line in data[maxvalues] <= threshold:
    print(line)

plt.show()