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julia PyPlot support missing data

Offen
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@deszoeke arbeitet bereits daran.

Seit 10.12.2024.

  • #596 von @deszoeke — offen

Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
45/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
julia, python
Bereich
data-visualization

Rechercherichtung

Beginne bei src/PyPlot.jl, etwa bei den Plot-Einstiegspunkten in den in der Traceback-Ausgabe gezeigten Zeilen 190-194, und verfolge dann, wie Julia-Werte über PyCall an matplotlib übergeben werden. Als abgeschlossen gilt die Arbeit, wenn plot([0, missing, 2]) den gemeldeten Fehler nicht mehr auslöst, missing-Werte wie NaN ausgelassen werden und eine kurze Warnung ausgegeben wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Passing a value of missing, a first class type in Julia Base, to matplotlib should simply not the plot missing data. It should handle missing just like it presently does NaN.

However, passing a missing to matplotlib results in long and unhelpful errors from PyPlot and matplotlib:

plot([0,missing,2])

ERROR: PyError ($(Expr(:escape, :(ccall(#= ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:43 =# @pysym(:PyObject_Call), PyPtr, (PyPtr, PyPtr, PyPtr), o, pyargsptr, kw))))) <class 'TypeError'>
TypeError("float() argument must be a string or a real number, not 'PyCall.jlwrap'")
  File "mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 3794, in plot
    return gca().plot(
           ^^^^^^^^^^^
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 1781, in plot
    self.add_line(line)
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 2339, in add_line
    self._update_line_limits(line)
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 2362, in _update_line_limits
    path = line.get_path()
           ^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/lines.py", line 1037, in get_path
    self.recache()
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/lines.py", line 679, in recache
    y = _to_unmasked_float_array(yconv).ravel()
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/mypath/python3.12/site-packages/matplotlib/cbook.py", line 1398, in _to_unmasked_float_array
    return np.asarray(x, float)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

Stacktrace:
  [1] pyerr_check
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/exception.jl:75 [inlined]
  [2] pyerr_check
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/exception.jl:79 [inlined]
  [3] _handle_error(msg::String)
    @ PyCall ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/exception.jl:96
  [4] macro expansion
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/exception.jl:110 [inlined]
  [5] #107
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:43 [inlined]
  [6] disable_sigint
    @ ./c.jl:473 [inlined]
  [7] __pycall!
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:42 [inlined]
  [8] _pycall!(ret::PyObject, o::PyObject, args::Tuple{Vector{Union{Missing, Int64}}}, nargs::Int64, kw::Ptr{Nothing})
    @ PyCall ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:29
  [9] _pycall!
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:11 [inlined]
 [10] pycall
    @ ~/.julia/packages/PyCall/1gn3u/src/pyfncall.jl:83 [inlined]
 [11] plot(args::Vector{Union{Missing, Int64}}; kws::@Kwargs{})
    @ PyPlot ~/.julia/packages/PyPlot/rWSdf/src/PyPlot.jl:194
 [12] plot(args::Vector{Union{Missing, Int64}})
    @ PyPlot ~/.julia/packages/PyPlot/rWSdf/src/PyPlot.jl:190
 [13] top-level scope
    @ REPL[56]:1

For years I have wrapped my inputs to matplotlib in the helper function

m2n(x) = ismissing(x) ? NaN : x

It is awkward.

I propose then, that

  1. missing values are simply (not) plotted, just like NaNs.
  2. a brief warning catch and warn the user of missings in the data.

The proposed change will make PyPlot more compatible with Julia and Plots.jl, cf.
https://github.com/JuliaPlots/Plots.jl/issues/1706

I expect this will not break most cases, because missing is just a newer use pattern than NaN for missing data.

Vorherrschende Sprache
Julia
Sterne
489
Forks
90
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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