Python 使用matplotlib.pyplot或numpy切断右手点

我有一些用Python脚本绘制的数据。x值~2000后，数据基本上是白噪声，需要从图形中删除。我可以手动从文件中删除，但从长远来看，通过自动化，这会容易得多。我更喜欢使用numpy或matplotlib来实现这一点。在快速扫描文档之后，我找不到任何简单的解决方案

如果x值是连续的，则可以执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1, 3001)
y = np.sin(x/250)

plt.plot(x, y)
plt.show()

plt.plot(x[0:2000], y[0:2000])
plt.show()

---

请注意，当x大于2000时，第二个图将截断值。如果x数组不连续，则可能需要使用逻辑索引。

如果x值连续，则可以执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1, 3001)
y = np.sin(x/250)

plt.plot(x, y)
plt.show()

plt.plot(x[0:2000], y[0:2000])
plt.show()

---

请注意，当x大于2000时，第二个图将截断值。如果x阵列不连续，则可能需要使用逻辑索引。

您可以使用

xlim

设置x轴上显示的值的限制。在这种情况下：

plt.xlim(xmax=2000)

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中有更多信息。

您可以使用

xlim

对x轴上显示的值设置限制。在这种情况下：

plt.xlim(xmax=2000)

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中有更多信息。

如果您想在x之后硬切掉数据本身，但x并不总是精确到2000，则可以使用此处最初找到的“查找最近的代码”：

然后将数据x和y分配给新变量，如：

import numpy as np
def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return [idx]

Cutoff_idx = find_nearest(x, 2000.)

Xnew = x[:Cutoff_idx]
Ynew = y[:Cutoff_idx]

---

相反，如果您想在x之后硬切掉数据本身，但x并不总是正好为2000，则可以使用最初在此处找到的“查找最近的代码”：

然后将数据x和y分配给新变量，如：

import numpy as np
def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return [idx]

Cutoff_idx = find_nearest(x, 2000.)

Xnew = x[:Cutoff_idx]
Ynew = y[:Cutoff_idx]