Matplotlib y轴限制在设置x轴限制后不更新？

我试图绘制一些数据的子集，但在设置x轴限制后，y轴限制没有正确更新。是否有办法让matplotlib在设置x轴限制后更新y轴限制

例如，考虑下面的情节：

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

其中：

这很好用。但是，如果我只想查看x=0到x=10之间的零件，则y比例会出现混乱：

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

其中给出：

在前一种情况下，x轴和y轴的比例正确，在后一种情况下，y轴的比例仍然相同，即使数据未打印。如何让matplotlib更新y轴比例

显而易见的解决方法是绘制数据本身的子集，或者通过检查数据手动重置y轴限制，但这两种方法都相当麻烦

更新：

上述示例已简化，在更一般的情况下：

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

当然可以手动设置y轴范围

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)

---

subidx=N.argwhere（（扩展数据>=xmin）和（扩展数据在什么意义上，你是说检查数据很麻烦？如果在编写代码方面，那就没那么糟糕了。试试类似的方法

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

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

…其中，
数据可以是
numpy.arange（100）[0:11]

在一般情况下，如果您有
xdata
和
ydata
（但假设它们是排序的），那么您必须这样做

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

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

如果你的意思是计算起来很难，那么我真的不明白
matplotlib
如何在没有这种计算的情况下执行它。
我不是说计算起来很难，我只是想知道matplotlib是否/如何能够自行更新轴。显然，如果绘制完整的数据范围，matplotlib可以正确地获得轴范围，但是当你更新一个轴范围时，它不那么合乎逻辑。在一般情况下，当你有XDATA和YDATA时，手动设置东西变得更加麻烦。逻辑是一旦手动调整限制，自动缩放就停止了。这是有意义的；考虑到如果你不想要某些原因，它会多么恼人。matplotlib可以自动调整，但它会。一般情况不会更糟，让我添加一个简短的示例来说明我的意思。我同意自动缩放可能会干扰手动缩放，但我不同意这种情况。特别是如果我在打印前设置xrange，我希望matplotlib会相应地更改Y范围。Gnuplot d例如，在任何情况下，我都假设我的问题的答案是“否”，所以谢谢：）啊，我发现它似乎做了我想做的事情！不，等等，
autoscale（）
也会忽略任何轴限制，只查看提供给
plot（）的数据
。这本可以很好地解决这个问题，但事实并非如此，唉。我仍然不太相信Matplotlib做不到这一点。