使用对数刻度设置刻度线

Question

似乎set_xticks不能以对数刻度运行​​：

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())

或

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

Answer 2

我将添加一些绘图并显示如何删除较小的刻度线：

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()

要添加一些特定的报价，如tcaswell所指出的，可以使用matplotlib.ticker.ScalarFormatter：

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()

要删除较小的刻度线，可以使用：

matplotlib.rcParams['xtick.minor.size']

matplotlib.rcParams['xtick.minor.size']

您可以改用

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()

，它具有相同的效果（但仅修改当前轴，与不同，不是所有将来的图形）：

ax1.get_xaxis().set_tick_params

ax1.get_xaxis().set_tick_params

Answer 3

matplotlib.rcParams有效，如果您仔细观察，它会将主要刻度线设置为20、200、500（刻度线比其他刻度线更长）。与相同的图进行比较，而无需调用

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()

。

重点是设置刻度，而不是刻度标签。如果要添加标签，请添加]​​>

set_xticks
在plt.show（）之前）>