Matplotlib Fails to Update Axis Limits with ipywidgets in Jupyter Lab

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I'm using `ipywidgets` along with `matplotlib` in Jupyter Lab and stumbled across some strange behavior. Here's an example of the code:

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import ipywidgets as widgets
%matplotlib widget
plt.ioff()

d = {
"a": [1,2,3],
"b": [2,3,4]
}

fig, ax = plt.subplots()

def update(change):
data = d[change["new"]]
ax.clear() # Clear the previous plot
ax.plot(data, data)
ax.set_xlim(min(data), max(data))
ax.set_ylim(min(data), max(data))
ax.figure.canvas.draw()

dropdown = widgets.Dropdown(options = list(d.keys()))
dropdown.observe(update, "value")

display(dropdown, fig.canvas)
update({"new": "a"})
```

The steps I carry out are as follows:

- Select `b` from dropdown
- Pan the plot
- Select `a` from dropdown
- Click on the "Reset original view" button on the plot

Instead of snapping the plot extents back to what they are set for choice `a`, I instead get the following:

[![enter image description here][1]][1]

Where it looks like `matplotlib` has indeed plotted the data `[1,2,3]`, but somehow failed to update the axis limits based on that data.

I really hope this isn't a bug, and that I'm doing something wrong. Has anyone seen this behavior before?

[1]: https://i.stack.imgur.com/nCOHG.png

Commencez par exécuter le reproducer Jupyter Lab de l’issue avec la liste déroulante ipywidgets et le backend de widgets Matplotlib, puis suivez la séquence indiquée de sélection, de déplacement et de réinitialisation. Comparez les limites d’axes restaurées aux limites définies pour chaque jeu de données ; c’est terminé lorsque, après le passage de b à a, la vue réinitialisée correspond aux données actuellement sélectionnées.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.