python使用matplotlib绘图刻度标签问题

Question

我在对数坐标中指定X轴刻度是遇到显示多余的刻度标签
代码：

ax[0].tick_params(labelsize=10)
# ax[0].set_xticks([300, 500, 1000, 2000])  # 设置刻度
ax[0].set_xticklabels([300, 500, 1000, 2000])  # 设置刻度标签
ax[0].set_yscale('log')
ax[0].set_xscale('log')
ax[0].set_ylim(40, 1000)
ax[0].set_xlim(300, 2000)

结果：

请问该如何只显示300 500 1000 2000这几个点而且不是科学计数的形式？

Answer 1

【以下回答由 ChatGPT 生成】

要解决这个问题，你可以使用LogLocator和FixedFormatter来指定对数坐标的刻度和刻度标签。

首先，你需要导入matplotlib.ticker模块，然后修改你的代码如下：

import matplotlib.ticker as ticker
ax[0].tick_params(labelsize=10)
ax[0].set_xscale('log')
ax[0].set_yscale('log')

# 设置X轴刻度
x_ticks = [300, 500, 1000, 2000]
ax[0].xaxis.set_ticks(x_ticks)

# 设置X轴刻度标签
x_ticklabels = [str(x) for x in x_ticks]
ax[0].xaxis.set_ticklabels(x_ticklabels)

# 设置Y轴刻度
y_ticks = [40, 1000]
ax[0].yaxis.set_ticks(y_ticks)

# 设置Y轴刻度标签
y_ticklabels = [str(y) for y in y_ticks]
ax[0].yaxis.set_ticklabels(y_ticklabels)

# 将刻度标签的格式设置为非科学计数的形式
ax[0].xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())
ax[0].yaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())

ax[0].set_ylim(40, 1000)
ax[0].set_xlim(300, 2000)

这样，你的图形就会只显示300、500、1000和2000这几个点，并且刻度标签会以非科学计数的形式显示。

【相关推荐阅读】

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/769614
• 这篇博客你也可以参考下：python数据分析实战项目—运用matplotlib可视化分析10000条北京各大区二手房区域信息（附源码）
• 您还可以看一下 董付国老师的Python可以这样学（第四季：数据分析与科学计算可视化）课程中的 补充：matplotlib可视化图例样式设置小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 利用Python中的Matplotlib，绘制2000年以来中国人口出生率、死亡率及增长率趋势图中的 2.解决中文乱码问题 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^