使用matplotlib绘制函数，如何自动处理无穷大点和间断点

在使用Python的matplotlib库绘制函数时，如果遇到无限大值（例如数学函数的分母为零）或间断点（如阶跃函数），通常会出现异常或不连续的图线。为了处理这些问题，你可以采取以下几种策略：

1. **检查数据**：首先，在绘制前，对输入的数据进行预处理，检查是否存在无穷大或间断的情况，并将这些特殊点替换为合理的数值，比如可以设置为最大值或最小值，或者通过插值技术填充。

2. **设置轴范围**：合理设定x轴的范围可以帮助隐藏无穷大点，避免它们出现在图表上。对于间断点，可以在函数变化明显的位置设置轴限。

3. **使用特定函数处理**：`numpy`库有一些函数可以处理这类问题，如`np.isinf()`检查是否是无穷大，`np.isnan()`检查是否是NaN。根据检测的结果，可以选择忽略这些点或者用合适的方式代替。

4. **使用`masking`** 或 `scatter`：对于一些无法直接处理的点，可以使用`plt.ma.masked_where()`函数创建一个掩码数组，标记出那些需要隐藏的点。对于间断点，可以用散点图（`plt.scatter`）表示。

5. **使用`Step` 函数**：对于明显的间断点，可以考虑使用`step`函数 (`plt.step` or `plt.fill_between`) 来绘制。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例：处理分母为零的函数
def func(x):
    return 1 / x if x != 0 else np.nan

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = func(x)

# 检查并处理无穷大和间断点
finite_x = ~np.isnan(y)
plt.plot(x[finite_x], y[finite_x], 'o', label='间断点')
plt.plot(x[~finite_x], np.inf * np.sign(np.nan_to_num(y)[~finite_x]), 'r+', label='无穷大')

plt.legend()
plt.show()