设置x轴限制后，Matplotlib的y轴限制不会更新？

Question

我想绘制一些数据的子集，但是在设置x轴限制后，y轴限制没有正确更新。有没有办法让matplotlib在设置x轴限制后更新y轴限制？

例如，请考虑以下情节：

import numpy 
import pylab 
pylab.plot(numpy.arange(100)**2.0) 

这给：

工作正常。然而，如果欲只能查看部分从x = 0到x = 10，在y缩放弄乱：

pylab.plot(numpy.arange(100)**2.0) 
pylab.xlim(0,10) 

其给出：。

在前一种情况下，x轴和y轴适当缩放，在后一种情况下，即使数据未被绘制，y轴仍然按比例缩放。我如何告诉matplotlib更新y轴缩放比例？

明显的解决方法是绘制数据本身的一个子集，或通过检查数据手动重置y轴限制，但这些都相当麻烦。

更新：

上面的例子被简化，在更普遍的情况下，一个具有：

pylab.plot(xdata, ydata1) 
pylab.plot(xdata, ydata2) 
pylab.plot(xdata, ydata3) 
pylab.xlim(xmin, xmax) 

设定y轴手动范围当然是可能的

subidx = N.argwhere((xdata >= xmin) & (xdata <= xmax)) 
ymin = N.min(ydata1[subidx], ydata2[subidx], ydata3[subidx]) 
ymax = N.max(ydata1[subidx], ydata2[subidx], ydata3[subidx]) 
pylab.xlim(xmin, xmax) 

，但这至少是很麻烦的（imho）。有没有更快的方法来做到这一点，而无需手动计算绘图范围？谢谢！

更新2：

功能autoscale做一些缩放，似乎对这份工作的合适人选，但对待独立轴和只扩展到完整的数据范围内，无论什么轴限制是。

Answer 1

从某种意义上说，检查数据是否很麻烦？如果从编写代码的角度来看，那并不是那么糟糕。尝试类似

pylab.ylim(numpy.min(data), numpy.max(data)) 

...其中data可以numpy.arange(100)[0:11]。

在一般情况下，如果你有xdata和ydata（但他们如果排序），你将不得不所以像

from bisect import bisect 
sub_ydata = ydata[bisect(xdata, xmin):bisect(xdata, xmax)] 
pylab.ylim(numpy.min(sub_ydata), numpy.max(sub_ydata)) 

如果你的意思是，这是一个很难的事计算，那么我不如果没有这样的计算，你真的可以看到matplotlib如何执行它。