plot(r[:nevals[0,k]+1], '-')
 
     cal_values.append(guesses[-1, :, :])
-    cal_outs.append(results[-1, :, :])
+
+    # results are zeros after [nevals:]
+    # pick off the last real measurement
+    r = zeros_like(results[-1, :, :])
+    for i in range(r.shape[0]):
+        for j in range(r.shape[1]):
+            r[i, j] = results[nevals[i,j]-1, i, j]
+    cal_outs.append(r)
+
+    #cal_outs.append(results[-1, :, :])
     nrun += 1
 
 cv = array(cal_values)
     data = 1e3*(2.5/2/2**13)*co[:, 0, k]
     dm = max((abs(data.min()), abs(data.max())))
     print dm
-    dm = 50
+    dm = max(dm, 50)
     hist(data, bins=100, range=(-dm, dm), align='left')
     xlim((-dm, dm))
-    ylim((0, 50))
+    #ylim((0, 50))
 
 subplot(N_PLOTS, N_COLS, 1)
 title('Offset DAC value')