绘制插值图时出现负值问题”

在使用插值函数进行数据处理时，可能会出现一些异常值或缺失值，这可能导致最终的插值结果出现负值。为了避免这种情况，可以使用下面的代码示例中的方法来处理数据。

代码示例：

import numpy as np
from scipy import interpolate

# 数据预处理
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
mask = np.isnan(y) # 查找缺失值
x = x[~mask] # 删除缺失值
y = y[~mask]

# 创建插值函数
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')

# 生成插值结果
xnew = np.linspace(0, 4, 10)
ynew = f(xnew)

# 处理负数值
ynew = np.where(ynew < 0, 0, ynew)

# 绘制曲线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用numpy的isnan函数查找缺失值，并使用布尔掩码来删除它们。然后，我们使用interp1d函数创建一个三次插值函数，将其应用于新的x值，生成新的y值。最后，使用numpy的where函数处理负数值，将它们转换为0。最终，我们使用Matplotlib绘制插值图，发现结果中不再存在负数值。