如何从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（此处为50到500）的范围：

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以获取数据集（从文件中读取）给出的x的最低和最高值？

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np.arange中已排除停止值。

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