在使用ODEint进行求解常微分方程时，有时会遇到发散的解。这可能是由于方程本身的不稳定性或者数值求解的不准确性导致的。下面给出几种避免绘制ODEs发散解的方法。

1. 减小步长（step size）：通过减小步长可以提高数值求解的准确性。可以使用ODEint函数的参数't'来设置步长大小，例如设置为0.01。较小的步长可以使数值求解更准确，但也会增加计算时间。

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def ode(y, t):
    return -y

y0 = 1.0
t = np.linspace(0, 10, 100)
sol = odeint(ode, y0, t, tfirst=True)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, sol)
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('y')
plt.show()

2. 修改方程：有时，方程本身可能存在问题，导致发散解。可以尝试通过修改方程来解决问题。例如，添加阻尼项或非线性项，或者重新构造方程。

3. 使用更稳定的数值求解方法：ODEint使用的是基于龙格-库塔的方法，但对于某些方程可能不够稳定。可以尝试使用其他稳定性更好的数值方法，如基于Adams的方法（使用'solver'参数来设置）。

from scipy.integrate import solve_ivp

def ode(t, y):
    return -y

sol = solve_ivp(ode, [0, 10], [1], method='BDF', t_eval=t)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(sol.t, sol.y[0])
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('y')
plt.show()

4. 对可能的参数范围进行限制：有时，方程中的参数可能存在某些限制范围，超出这个范围可能导致发散解。可以尝试限制参数的范围，以避免发散。

这些方法可以帮助您避免绘制ODEs发散解。根据具体问题的不同，可能需要尝试不同的方法来解决发散问题。