Python;异常感知映射（）

Question

我正在对通用数据进行一些pyplotting，并将其从功率值转换为dB值。由于这些值来自的系统，0 被用作“有用数据在此结束”指示符（数学的本质，而不是定义的值）。

我处理这些问题的常用方法是将转换包装在 try/ except 中并返回默认的“低”值，例如，

def f(value):
    try:
        return convert(value)
    except ValueError:
        return -140 #implementation specific, don't worry

这对于我的框架内 90% 的使用来说都很好，除了绘图之外。

我很懒，所以我现在所做的是：

pl.plot(xvals,map(f,yvals))

正确地绘制数据，当数据结束时，从悬崖上跳下来，这是预期的行为。但我希望发生的是当图表遇到 ValueError 异常时结束并完全取消 f() 。

除了将地图分成一个循环之外，有人还有什么绝妙的主意吗？

更新：

我正在使用 Pylab / MatplotLib “端点”是执行相关的；有时上述内容根本不重要，因为没有“坏”值。这都是为了让我变得懒惰并使用 matplotlibs 图形缩放而不是根据 ydata 的最小值重置动态 ylim （我不做 atm，在本例中只是 ylim(-140) 。）

模糊重要更新答案： unutbu 的答案是我实际上将用于我的实现的答案，因为（在问题依赖项中未提及），因为在这个经常使用的函数中引发 StopIteration 会对与问题无关的控制逻辑造成严重破坏，而不将所有try-excepts 中的其他实例；有时 -inf 比你想象的更有意义。

感谢大家的快速反应，我为问题失败向 unutbu 表示歉意。

Answer 1

也许绘图库中有一些技巧，但更好的选择似乎一开始就不会生成此类数据。这并不是说 map 为您节省了三十行代码...

使用 itertools.takewhile(lambda y: y != NO_VALUE, (f(y) for y in yvals)) （如果绘图库需要列表而不是可迭代，则将其包装在对 list 的调用中）。

编辑：我有一个更好的想法：在包装器中，添加

except ValueError:
    raise StopIteration

That's 异常信号“迭代结束”，并且 map 尊重它。

Answer 2

如果您使用的是matplotlib，那么这意味着您已经安装了numpy。

由于您要转换为 dB，因此听起来您可能正在记录日志。在这种情况下，np.log(0) = -inf。

您可以使用 numpy 函数 np.ma.masked_invalid 和 matplotlib 可以绘制屏蔽数组。例如，

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xvals=np.arange(100)
yvals=np.cumsum(np.random.random(100))
yvals[-10:]=0
yvals=np.log(yvals)

print(yvals[-10:])
# [-Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf]

yvals=np.ma.masked_invalid(yvals)
plt.plot(xvals,yvals)
plt.show()

产量

请注意，图表以 xval 等于 89 结尾，因为最后 10 个yval 的值被屏蔽。

Answer 3

您拒绝使用循环结构是不必要的限制自己。

在您的情况下，您希望在达到某个值时停止迭代数据，这正是 forloops 和 breaks 的目的

yvals_ = []
for y in yvals:
    y_ = f(y)
    if y_ == -140:
        break
    else:
        yvals_.append(y_)

p1.plot(xvals[:len(yvals_)],yvals_)

Answer 4

似乎您有数据，但不想绘制最后一点。那么不画图又如何呢？

pl.plot(xvals[:-1], map(f, yvals)[:-1])