Matplotlib - 固定x轴缩放和自动缩放y轴

Question

我想只绘制数​​组的一部分，固定x部分，但让y部分自动缩放。我尝试如下所示，但它不起作用。

有什么建议吗？

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

data=[np.arange(0,101,1),300-0.1*np.arange(0,101,1)] 

plt.figure() 

plt.scatter(data[0], data[1]) 
plt.xlim([50,100]) 
plt.autoscale(enable=True, axis='y') 

plt.show() 

Answer 1

自动配置功能始终使用全范围的数据的，所以y轴由y-数据中，x的限度内不只是什么的充分的程度进行缩放。

如果你想显示的数据的一个子集，那么它可能是最简单的绘制只子集：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x, y = np.arange(0,101,1) ,300 - 0.1*np.arange(0,101,1) 
mask = (x >= 50) & (x <= 100) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.scatter(x[mask], y[mask]) 

plt.show() 

Answer 2

虽然Joe Kington无疑提出了最明智的答案时，他建议，只有需要的数据被绘制，有些情况下最好绘制所有的数据并放大到某个部分。此外，具有仅需要轴对象的“自动缩放_y”功能将是很好的（即，不同于需要直接使用数据的答案here）。

这里是一个函数，基于这是在可见的X区域的数据轴：

def autoscale_y(ax,margin=0.1): 
    """This function rescales the y-axis based on the data that is visible given the current xlim of the axis. 
    ax -- a matplotlib axes object 
    margin -- the fraction of the total height of the y-data to pad the upper and lower ylims""" 

    import numpy as np 

    def get_bottom_top(line): 
     xd = line.get_xdata() 
     yd = line.get_ydata() 
     lo,hi = ax.get_xlim() 
     y_displayed = yd[((xd>lo) & (xd<hi))] 
     h = np.max(y_displayed) - np.min(y_displayed) 
     bot = np.min(y_displayed)-margin*h 
     top = np.max(y_displayed)+margin*h 
     return bot,top 

    lines = ax.get_lines() 
    bot,top = np.inf, -np.inf 

    for line in lines: 
     new_bot, new_top = get_bottom_top(line) 
     if new_bot < bot: bot = new_bot 
     if new_top > top: top = new_top 

    ax.set_ylim(bot,top) 

这是一个黑客的东西，可能不会在很多情况下工作，但对于一个简单的情节，它工作得很好。

下面是使用这个函数的简单例子：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-100,100,1000) 
y = x**2 + np.cos(x)*100 

fig,axs = plt.subplots(1,2,figsize=(8,5)) 

for ax in axs: 
    ax.plot(x,y) 
    ax.plot(x,y*2) 
    ax.plot(x,y*10) 
    ax.set_xlim(-10,10) 

autoscale_y(axs[1]) 

axs[0].set_title('Rescaled x-axis') 
axs[1].set_title('Rescaled x-axis\nand used "autoscale_y"') 

plt.show()