python将数组按数据大小画出格网图，并且将数组中的nan值在不替换的情况下显示为黑色

可以使用matplotlib库来实现这个功能。下面是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
data = np.random.rand(10, 10)
data[3][5] = np.nan

# 绘制格网图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap='YlOrRd')

# 设置颜色映射范围
vmin = np.nanmin(data)
vmax = np.nanmax(data)
im.set_clim(vmin, vmax)

# 显示颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

# 将nan值显示为黑色
cmap = im.get_cmap()
cmap.set_bad(color='black')

# 设置坐标轴
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1]))
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0]))
ax.set_xticklabels(np.arange(data.shape[1])+1)
ax.set_yticklabels(np.arange(data.shape[0])+1)
ax.tick_params(top=True, bottom=False, labeltop=True, labelbottom=False)

# 在每个格子中显示数值
for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        text = ax.text(j, i, round(data[i, j],2), ha="center", va="center", color="w")

# 设置图像标题
ax.set_title("Array Grid Plot")

# 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个10x10的随机数组，并且将其中一个元素置为nan。然后，它会绘制这个数组的格网图，并将nan值显示为黑色。最后，它会在每个格子中显示数值，并设置图像标题。你可以根据自己的需求修改代码中的参数。