Python是一種廣泛使用的編程語言，它的繪圖功能得到開發者和用戶群體的廣泛應用。在繪制圖形時，我們經常會遇到一些數據缺失或空值的情況，這就需要我們對空值進行處理，以便更準確地繪制出我們需要的圖形。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 自定義數據
x = np.arange(0, 10, 1)
y = [1, 3, 5, 2, None, 6, 7, None, 5, 1]
# 去除空值
x_new = []
y_new = []
for i in range(len(y)):
if y[i] is not None:
x_new.append(x[i])
y_new.append(y[i])
# 繪制圖形
plt.plot(x_new, y_new)
plt.show()

在這段代碼中，我們使用了numpy來生成一組數據，其中有兩個空值（None）。我們首先需要去除這些空值，這個過程通過一個for循環實現。當y中的某個元素是None時，我們不做任何操作，繼續循環；當y中的某個元素不是空值時，我們將其對應的x值和y值添至新的列表x_new和y_new中。

當我們完成數據清洗后，我們使用Matplotlib庫繪制這些數據的圖形，結果如下所示：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/91040975/134542115-999b4d0c-bf4d-4fae-b374-2700d67fb9ae.png)

可以看到，在不處理空值時，圖形中會有斷層。而通過去除空值后，我們的圖形變得更加連續，更能準確地反映數據之間的關系。

綜上所述，Python的繪圖功能在數據分析和可視化方面有著廣泛的應用，而對于空值的處理也是不可避免的，需要我們認真對待并給予處理。