numpy - matplot - pcolormesh con valores perdidos?

pcolormesh python example

Question

Tengo 3 ndarrays 1-D: x, y, z

y el siguiente código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate as spinterp
## define data
npoints = 50
xreg = np.linspace(x.min(),x.max(),npoints)
yreg = np.linspace(y.min(),y.max(),npoints)
X,Y = np.meshgrid(xreg,yreg)
Z = spinterp.griddata(np.vstack((x,y)).T,z,(X,Y),
method=''linear'').reshape(X.shape)
## plot
plt.close()
ax = plt.axes()
col = ax.pcolormesh(X,Y,Z.T)
plt.draw()

Mi trama se queda en blanco y sospecho que se debe a que el método = interpolación ''lineal'' sale con nans. He intentado convertirlo en una matriz enmascarada, pero sin éxito, el gráfico todavía está en blanco. ¿Puedes decirme qué estoy haciendo mal? Gracias.

Answer 1

Lo tengo. Esto parece circular, pero esta fue la solución:

import numpy.ma as ma
Zm = ma.masked_where(np.isnan(Z),Z)
plt.pcolormesh(X,Y,Zm.T)

Si la matriz Z contiene nan ''s, tiene que ser una matriz enmascarada para pcolormesh , que debe crearse con ma.masked_where o, alternativamente,

Zm = ma.array(Z,mask=np.isnan(Z))

Answer 2

Tenga en cuenta que el enmascaramiento explícito ya no es necesario en matplotlib master, ya que las matrices ahora se enmascaran automáticamente de forma interna. Se incorporará a matplotlib> 2.1. Ver mi solicitud de extracción combinada https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/5451

Así que ahora es tan simple como

plt.pcolormesh(X,Y,Z.T)

Answer 3

Una ligera mejora en la respuesta elegida.

import numpy.ma as ma
Zm = ma.masked_invalid(Z)
plt.pcolormesh(X, Y, Zm.T)

masked_invalid enmascara todos los valores de NaN, ahorrando así la necesidad de especificar

mask = np.isnan(Z)