在matplotlib中改变x轴或y轴上的“刻度频率”？

Question

我正在尝试修复python如何绘制数据。

说

x = [0,5,9,10,15]

和

y = [0,1,2,3,4]

然后我会做：

matplotlib.pyplot.plot(x,y)
matplotlib.pyplot.show()

x轴的刻度以5为间隔绘制。有没有办法让它显示1的间隔？

Answer 1

我喜欢这个解决方案（来自Matplotlib绘图食谱）：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]

tick_spacing = 1

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x,y)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
plt.show()

此解决方案通过给ticker的数字显式控制刻度行间距。MultipleLocater（），允许自动确定极限，并且易于以后阅读。

Answer 2

另一种方法是设置轴定位器：

import matplotlib.ticker as plticker

loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)

根据您的需要，有几种不同类型的定位器。

以下是一个完整的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
plt.show()

Answer 3

您可以使用plt.xticks，显式设置要在何处打勾：

plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))

例如

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))
plt.show()

（使用了np.arange而不是Python的范围函数，以防min（x）和max（x）是浮点数而不是int。）

plt.plot（或ax.plot）功能将自动设置默认的x和y限制。如果希望保持这些限制，只需更改记号的步长，则可以使用ax.getxlim（）来发现Matplotlib已经设置了哪些限制。

start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, stepsize))

默认的刻度线格式化程序应该能够很好地将刻度线值舍入到合理数量的有效数字。但是，如果您希望对格式有更多的控制，您可以定义自己的格式化程序。例如，

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))

下面是一个可运行的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, 0.712123))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))
plt.show()