我正在尝试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，考虑以下情节：
import numpy
import pylab
pylab.plot(numpy.arange(100)**2.0)
这使：
效果很好。但是，如果我只想查看从 x=0 到 x=10 的部分，则 y 缩放会搞砸：
pylab.plot(numpy.arange(100)**2.0)
pylab.xlim(0,10)
这给出了：
。
在前一种情况下，x 轴和 y 轴被正确缩放，在后一种情况下，y 轴仍然按相同比例缩放，即使没有绘制数据。如何告诉 matplotlib 更新 y 轴缩放？
明显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，但这些都相当麻烦。
更新：
上面的例子被简化了，在更一般的情况下，有：
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)
但这至少可以说很麻烦（恕我直言）。有没有更快的方法可以在不手动计算绘图范围的情况下做到这一点？谢谢！
更新 2：
函数autoscale做了一些缩放，似乎是这项工作的合适人选，但独立处理轴并且仅缩放到完整数据范围，无论轴限制是多少。