Matplotlib-এ মাস্কড ভ্যালু ও NaN ভ্যালুযুক্ত ডেটা প্লট করতে NumPy-এর masked_where() ও nan ব্যবহার করা হয়।
ধাপসমূহ
- ফিগার সাইজ ও প্যাডিং সেট করুন
- NumPy দিয়ে x ও y ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন
y > 0.7শর্তে x2, y2 (পয়েন্ট রিমুভড) বের করুনmasked_where()দিয়ে y3 (মাস্কড) বের করুন- NaN মান সেট করে y4 বের করুন
- সব চারটি ভেরিয়েন্ট প্লট করুন লেজেন্ড সহ
show()মেথড দিয়ে ফিগার প্রদর্শন করুন
উদাহরণ
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 31)
y = np.cos(x)**3
# 1) পয়েন্ট রিমুভড
x2 = x[y <= 0.7]
y2 = y[y <= 0.7]
# 2) মাস্কড ভ্যালু
y3 = np.ma.masked_where(y > 0.7, y)
# 3) NaN ভ্যালু
y4 = y.copy()
y4[y3 > 0.7] = np.nan
plt.plot(x*0.1, y, 'o-', color='lightgrey', label='No mask')
plt.plot(x2*0.4, y2, 'o-', label='Points removed')
plt.plot(x*0.7, y3, 'o-', label='Masked values')
plt.plot(x*1.0, y4, 'o-', label='NaN values')
plt.legend()
plt.title('Masked and NaN data')
plt.show()আউটপুট
