如何移除matshow二维图的NaN值并将标签格式化为百分比

解决方案 #

你需要对现有代码做两处核心修改，分别处理NaN值渲染和百分比格式化需求：

• 针对NaN值显示纯白：复制目标色阶后调用set_bad()方法，将缺失值的渲染色指定为纯白色
• 针对百分比格式化：先判断值是否为NaN，非空值按百分比格式输出，NaN值跳过文本渲染

修改后完整代码 #

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

filename = "data.csv"

df = pd.read_csv(filename, header=None)

fig, ax = plt.subplots()
# 复制色卡并设置NaN值渲染为白色
cmap = plt.cm.get_cmap('bwr').copy()
cmap.set_bad(color='white')
ax.matshow(df, cmap=cmap)

for (i, j), z in np.ndenumerate(df):
    # 跳过NaN值的文本渲染
    if pd.isna(z):
        continue
    # 格式化为百分比，若原始数据已为百分比数值可去掉*100
    ax.text(j, i, '{:0.1f}%'.format(z * 100), ha='center', va='center',
            bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='white', edgecolor='0.3'))

plt.show()

补充说明 #

如果你的原始数据本身已经是百分比格式（比如数值10对应10%），只需要把格式化代码中的*100删除即可正常显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MUD