Matplotlib Python程序中缩放时重置数据范围异常问题求助

大家好，我最近开发了一个用来显示高采样率剖面数据的Python程序，遇到了一些棘手的问题，想向各位请教。

背景说明 #

我处理的是6个通道的数据：mag[0..2] 和 diff[0..2]，采样率达到30kHz。我把它们分成3组剖面展示，每组对应mag[i]和diff[i]，所有图表共享同一个x轴（nptime，是numpy的datetime64类型），mag和diff通道使用不同的y轴刻度范围。

为了提升显示速度，我会根据x轴的显示窗口对数据进行切片，还会根据x轴的跨度选择1、10或100的降采样率。这个逻辑是绑定在第0个轴的xlim_changed事件回调里的，大体逻辑能跑通，但在设置y轴范围时出了问题。

具体问题 #

1. mag通道的异常：3个mag面板里，有2个能正确把y轴范围设置为当前窗口数据的范围（额外加了10%的余量），但我刚才进行缩放操作的那个面板，y轴范围始终停留在缩放框的范围，不会更新为新计算的数据范围。
2. diff通道的异常：我设置了ax[3]到ax[5]共享y轴，所以只需要设置ax[3]的y轴范围即可，但set_ylim完全被忽略了！不管怎么操作，diff通道的y轴范围始终是缩放时的范围，而我实际想要让它固定在self.min_diff到self.max_diff的固定值。

核心代码 #

def reset_data(self, ax):
    # the viewLim extents are decimal days, so some coordinate conversion is required
    width = ax.viewLim.width*86400
    start=np.datetime64(pd.to_datetime(self.nptime[0]).date()) +np.timedelta64(int(ax.viewLim.min[0]%1*8.64e10),'us')
    idx0 = self.find_nearest(self.nptime, start)
    end=np.datetime64(pd.to_datetime(self.nptime[0]).date()) +np.timedelta64(int(ax.viewLim.max[0]%1*8.64e10),'us')
    idx1 = self.find_nearest(self.nptime[idx0:], end) + idx0
    # the get_rate function returns 1 of 3 desample factors 1, 10 or 100
    rate = self.get_rate(width)
    xdata = self.nptime[idx0:idx1:rate]
    
    for i in range(3):
        ydata = self.mag[i, idx0:idx1:rate]
        ymin = ydata.min()
        ymax = ydata.max()
        diff = (ymax - ymin)*.1
        # self.lines is an array of the plots returned by self.ax[].plot()
        self.lines[i][0].set_data(xdata,ydata)
        self.ax[i].set_ylim(ymin-diff, ymax+diff)
    
    for i in range(3):
        ydata = self.diff[i, idx0:idx1:rate]
        self.lines[i+3][0].set_data(xdata,ydata)
    self.ax[3].set_ylim(self.min_diff, self.max_diff)

现象展示 #

缩放前：[缩放前效果示意图]
缩放后：[缩放后效果示意图]

缩放后可以看到：

• mag（蓝色）通道的第2、3个面板y轴范围是数据范围加10%的余量，但我缩放的第1个面板还是保持缩放框的范围；
• 粉色的diff通道三个面板的y轴范围都是7.5到27（缩放操作的范围），完全不是我设置的固定值。

抱歉内容有点长，但实在没法更简洁地描述清楚问题了，希望能得到大家的帮助！

内容来源于stack exchange