Python 设置xlim后如何根据屏幕上显示的数据自动设置ylim

例如，设置xlim后，ylim比屏幕上显示的数据点范围宽。当然，我可以手动选择一个范围并进行设置，但我更希望它是自动完成的

或者，至少，我们如何确定屏幕上显示的数据点的y范围

设置xlim后立即打印：

手动设置ylim后的绘图：

---

如果

y（x）

是非线性的，这种方法将起作用。给定要绘制的数组

x

和

y

：

lims = gca().get_xlim()
i = np.where( (x > lims[0]) &  (x < lims[1]) )[0]
gca().set_ylim( y[i].min(), y[i].max() )
show()

lims=gca（）
i=np，其中（（x>lims[0]）&（x

确定您可以使用的y范围

ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y)
y_lims = ax.get_ylim()

它将返回当前y限制的元组

但是，您可能需要通过在x限制处查找y数据的值来自动设置y限制。有很多方法可以做到这一点，我的建议是：

import matplotlib.pylab as plt
ax = plt.subplot(111)
x = plt.linspace(0, 10, 1000)
y = 0.5 * x
ax.plot(x, y)
x_lims = (2, 4)
ax.set_xlim(x_lims)

# Manually find y minimum at x_lims[0]
y_low = y[find_nearest(x, x_lims[0])]
y_high = y[find_nearest(x, x_lims[1])]
ax.set_ylim(y_low, y_high)

该功能应归功于

---

然而，当数据y数据不是线性的时候，这会有问题。

我发现@Saullo Castro的答案很有用，并且稍微改进了一下。很有可能，您需要调整许多不同的绘图

import numpy as np
def correct_limit(ax, x, y):   
   # ax: axes object handle
   #  x: data for entire x-axes
   #  y: data for entire y-axes
   # assumption: you have already set the x-limit as desired
   lims = ax.get_xlim()
   i = np.where( (x > lims[0]) &  (x < lims[1]) )[0]
   ax.set_ylim( y[i].min(), y[i].max() ) 

将numpy导入为np
def正确_限制（ax、x、y）：
#ax:轴对象句柄
#x：整个x轴的数据
#y：整个y轴的数据
#假设：您已经根据需要设置了x限制
lims=ax.get_xlim（）
i=np，其中（（x>lims[0]）&（x

谢谢Saullo，但是，自动缩放（axis='y'）仍然根据完整的数据集计算数据范围，包括屏幕上未显示的数据点谢谢您的反馈。。我已经更新了一个案例的答案，

y（x）

是非线性的……对我来说，你的答案是最容易混淆的。但是有一个快速的改进，我们可以通过在y[find_nearest（x，x_lims[0]）和y[find_nearest（x，x_lims[1]）之间取最小值和最大值来找到y_low和y high，即：

y_low=y[find_nearest（x，x_lims[0]）：find_nearest（x，x_lims[1]）。min（）y_high=y[find_nearest（x，x，x_lims[0]）：find_nearest（x，x，x_lims[1]）。
import numpy as np
def correct_limit(ax, x, y):   
   # ax: axes object handle
   #  x: data for entire x-axes
   #  y: data for entire y-axes
   # assumption: you have already set the x-limit as desired
   lims = ax.get_xlim()
   i = np.where( (x > lims[0]) &  (x < lims[1]) )[0]
   ax.set_ylim( y[i].min(), y[i].max() )