python绘制格网图显示格网，并把nan值设为黑色

你可以使用 matplotlib 库绘制格网图，并使用 numpy 中的 `numpy.ma.masked_invalid()` 方法将 NaN 值设置为黑色。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
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='gray')

# 显示格网
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.grid(color='white', linewidth=2)

# 将 NaN 值设置为黑色
data = np.ma.masked_invalid(data)
im.set_array(data)

# 显示图像
plt.show()

以上代码中，`np.ma.masked_invalid()` 方法可以将 NaN 值设置为遮罩值，然后通过 `imshow()` 方法将遮罩值设置为黑色。使用 `grid()` 方法可以显示格网线，其中 `color` 参数指定线的颜色，`linewidth` 参数指定线的宽度。

相关问题

python写：读取表格数据，显示为180*360的格网图，将nan值设为黑色

好的，您可以尝试以下代码实现您的需求：

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

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 将nan值设为0，方便后面绘图
df = df.fillna(0)

# 转换为numpy数组
data = df.to_numpy()

# 设定黑色为nan值的颜色
cmap = plt.get_cmap('gist_gray')
cmap.set_bad(color='black')

# 绘制格网图
plt.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='nearest')
plt.colorbar()

# 设定横纵坐标
plt.xticks(np.arange(0, 360, 30))
plt.yticks(np.arange(0, 180, 30))

# 显示图像
plt.show()

需要注意的是，您需要将`your_file_path.xlsx`替换为您自己的表格文件路径。如果您的表格文件不是`.xlsx`格式，则需要相应地修改`read_excel`函数的参数。

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。