分类数据“matplotlib”图中的差距

Question

当我有数值数据时，比如按某种时间进行索引时，可以直接绘制数据中的间隙。例如，如果我在时间 1、2、3、5、6、7 处有值，我可以在时间 4 处设置

np.nan

来分解绘图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [10, 20, 30, np.nan, 10, 20, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.close()

这肯定比跳过时间 4 的选择要好！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 5, 6, 7]
y = [10, 20, 30, 10, 20, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.close()

但是，我现在有一个

y

分类变量。大多数情况下，绘图很简单：只需使用类别作为

y

。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 5, 6, 7]
y = ["cat", "cat", "dog", "dog", "cat", "cat"]
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.close()

这会将类别放在 y 轴上，正如我想要的那样。然而，当我使用

np.nan

技巧来获得间隙时，我会在

np.nan

处绘制一个点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = ["cat", "cat", "dog", np.nan, "dog", "cat", "cat"]
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.close()

如何让我的图在 1、2、3 上进行

cat

cat

dog

，然后在 5、6、7 上进行

dog

cat

cat

，在 4 处留下间隙？

Answer 1

要在分类图中创建间隙，请以不同的方式处理

np.nan

，因为

matplotlib

本身不会在分类上下文中解释

np.nan

。

解决方案：分割数据，然后分别绘制每个片段。

x = [1, 2, 3, 5, 6, 7]
y = ["cat", "cat", "dog", "dog", "cat", "cat"]

# Plot each segment separately to introduce a gap
plt.plot(x[:3], y[:3]) 
plt.plot(x[3:], y[3:])