color=seismic(5 / 5.0), lw=3，color=seismic(0 / 5.0), lw=3是什么意思

这是一个Python中Matplotlib库中的颜色映射函数`seismic`的使用示例。其中`color=seismic(5 / 5.0)`表示使用`seismic`颜色映射函数，将数据范围从0到5映射到颜色条上，5为最大值，因此这里的`5 / 5.0`相当于将数据归一化到[0,1]范围内；`lw=3`表示线条宽度为3。同理，`color=seismic(0 / 5.0)`表示数据值为0时对应的颜色。这个函数常用于热力图等数据可视化场景中。

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n = 0 for i in data: WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1这段代码是一段绘图代码，当i中存在空值时绘图会中断，怎样将i中存在空值的整条i删除或跳过

可以使用 Python 中的 continue 语句来跳过包含空值的数据。在每次循环迭代时，检查该数据是否包含空值，如果包含，则使用 continue 跳过该迭代，继续执行下一次迭代。以下是修改后的代码示例：

n = 0     
for i in data:
    if np.isnan(i).any():   # 检查数据是否包含 NaN 值
        continue            # 如果包含，则跳过该迭代
    WY = i[0:200]         
    ZH = i[200:400]         
    plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3)
    plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['left'].set_visible(False)
    ax.spines['bottom'].set_visible(False)
    Y_ALL = []
    Y_ALL.extend(list(map(float, ZH)))
    Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL)
    ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1)
    plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50)
    plt.clf()
    n = n + 1

在上面的代码中，我们使用了 `np.isnan()` 函数来检查数据是否包含 NaN 值。如果包含，则使用 `continue` 跳过该迭代。

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上这段代码画出来的图第一张无边框，其余都有边框。怎样让所有图都无边框

你可以将设置边框的代码移动到 `plt.figure()` 函数中，在其中设置 `frameon=False` 参数，这将禁用所有图的边框。修改后的代码如下所示：

for cond in conds:
    data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond)
    os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4])
    plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) # 设置 frameon=False 禁用边框
    ax = plt.axes([0, 0, 1, 1])
    grey = plt.get_cmap('Greys')
    seismic = plt.get_cmap('bwr')
    data = np.array(data)
    data = data.tolist()
    n = 0
    for i in data:
        if np.isnan(i).any():
            continue
        WY = i[0:200]
        ZH = i[200:400]
        plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3)
        plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        Y_ALL = []
        Y_ALL.extend(list(map(float, ZH)))
        Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL)
        ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1)
        plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50)
        plt.clf()
        n = n + 1

这样所有的图都将没有边框。