如果全局变量发生更改，matplotlib使用全局变量对子图进行自定义缩放将不起作用

。这是因为matplotlib在绘制图形时，会根据当前的全局变量来确定图形的尺寸和缩放比例。如果全局变量发生更改，但没有更新图形对象的相关属性，那么子图的自定义缩放将不会生效。

为了解决这个问题，可以使用matplotlib的面向对象接口来手动更新图形对象的属性。具体步骤如下：

1. 创建一个Figure对象和一个Axes对象，用于绘制子图。
2. 在绘制子图之前，将全局变量的值保存到一个临时变量中。
3. 绘制子图时，使用临时变量的值来确定图形的尺寸和缩放比例。
4. 如果全局变量发生更改，更新临时变量的值。
5. 调用图形对象的set_xlim()和set_ylim()方法，手动更新子图的缩放范围。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 全局变量
global_var = 10

# 创建Figure对象和Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 保存全局变量的值到临时变量
temp_var = global_var

# 绘制子图
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 使用临时变量的值来确定图形的尺寸和缩放比例
ax.set_xlim(0, temp_var)
ax.set_ylim(0, temp_var)

# 如果全局变量发生更改，更新临时变量的值
global_var = 20
temp_var = global_var

# 手动更新子图的缩放范围
ax.set_xlim(0, temp_var)
ax.set_ylim(0, temp_var)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了set_xlim()和set_ylim()方法来手动更新子图的缩放范围。通过保存全局变量的值到临时变量，并在需要时更新临时变量的值，我们可以实现对子图的自定义缩放。

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