为什么使用 numpy 数组时可以绘制包含 None 值的数据数组，但使用 list 时却不能？

Question

我有一些数据，X 和 Y，我想将其简单地绘制为 X 与 Y。

但是，对于 Y 的某些元素，没有数据。我将其记录为

None

而不是 0，因为 matplotlib 不会绘制它（我不想画一条线向下到零并返回）。

如果我这样做，我注意到这会起作用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.array([1,2,3,4])
Y = np.array([1,2,3,None])
Y_ERR = np.array([1,1,1,None])
plt.errorbar(X, Y, yerr = Y_ERR)
plt.show()

但是，当我使用列表代替时，我收到错误：

X = [1,2,3,4]
Y = [1,2,3,None]
plt.errorbar(X, Y, yerr = Y_ERR)
plt.show()

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'NoneType'

我还意识到，如果我在

.tolist()

函数内的 numpy 数组上使用

plt.errorbar

函数，则不会发生错误，当我想象这应该相当于使用列表时。例如：

X = np.array([1,2,3,4])
Y = np.array([1,2,3,None])
Y_ERR = np.array([1,1,1,None])
plt.errorbar(X.tolist(), Y.tolist(), yerr = Y_ERR.tolist())
plt.show()

为什么会这样？

Answer 1

我认为 numpy 自动将

None

视为对象数据类型数组，因为通常

None

不是数值数组中的有效值。当您使用

tolist()

时，numpy 还可以帮助进行转换，并将

None

值转换为

np.nan

（不是数字），这是一个有效的数值。

您可以在列表中使用

np.nan

代替

None

:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = [1, 2, 3, 4]
Y = [1, 2, 3, np.nan]
Y_ERR = [1, 1, 1, np.nan] 

plt.errorbar(X, Y, yerr=Y_ERR)
plt.show()

这仍然是 matplotlib 不会绘制它，并且你不会得到

unsupported operand type

错误。