python - 如何根据 SciPy 中的给定数据设置 numpy.arange 的值？

Question

我必须在代码中手动设置x的范围(这里是50到500):

data = plb.loadtxt('data.txt')  
x = data[:,0]
y= data[:,1]
cs = UnivariateSpline(x, y)
xs = np.arange(50, 500, .1)
plt.plot(x, y, label='A')
plt.plot(xs, cs(xs), label="B")
plt.xlim(50, 500)

如何编写np.arange和plt.xlim来获取由一组给定的x的最低和最高值数据(从文件中读取)？

Answer 1

您可以使用 np.min和 np.max :

import numpy as np

x_min = x.min()   # or np.min(x)
x_max = x.max()   # or np.max(x)

xs = np.arange(x_min, x_max+0.1, .1)

plt.xlim(x_min, x_max)

需要+0.1，因为停止值被排除在np.arange中。

注意:如果您想要值的完整扩展，通常不需要手动设置 xlim。我相信默认的 xlim 已经使用了 x 值的 min 和 max(可能有点修改)。