设置对数刻度的刻度

看来， set_xticks不是在日志范围内工作：

 from matplotlib import pyplot as plt fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 200, 500]) plt.show() 

可能吗？

Answer 1

 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 200, 500]) ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter()) 

要么

 ax1.get_xaxis().get_major_formatter().labelOnlyBase = False plt.show() 

Answer 2

我将添加一些情节，并展示如何删除小勾号：

OP：

 from matplotlib import pyplot as plt fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 300, 500]) plt.show() 

为了添加一些特定的记号，正如tcaswell指出的那样，你可以使用matplotlib.ticker.ScalarFormatter ：

 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.ticker fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 300, 500]) ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter()) plt.show() 

要删除matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] ，可以使用matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] ：

 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.ticker matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] = 0 matplotlib.rcParams['xtick.minor.width'] = 0 fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 300, 500]) ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter()) plt.show() 

你可以使用ax1.get_xaxis().set_tick_params ，它具有相同的效果（但只修改当前坐标轴，不像matplotlib.rcParams不是所有未来的graphics）：

 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.ticker fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3]) ax1.set_xscale('log') ax1.set_xticks([20, 300, 500]) ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter()) ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', size=0) ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', width=0) plt.show() 

Answer 3

set_xticks作品，如果你仔细观察，它会把主要的set_xticks （蜱比其他的要长）。 与没有调用set_xticks的同一个plot进行set_xticks 。

重点是set_xticks设置蜱，而不是ticklabels。 如果你想标签添加

 ax1.set_xticklabels(["20", "200", "500"]) 

之前plt.show（）