减少绘图刻度数答案

【问题标题】：reducing number of plot ticks减少绘图刻度数
【发布时间】：2011-10-04 16:43:26
【问题描述】：

我的图表上有太多的刻度，它们相互碰撞。

如何减少刻度数？

例如，我有蜱：

1E-6, 1E-5, 1E-4, ... 1E6, 1E7

而我只想要：

1E-5, 1E-3, ... 1E5, 1E7

我尝试过使用LogLocator，但我无法弄清楚这一点。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

轴对象有一个set_ticks() 函数。

【讨论】：

如果我事先知道我想要什么滴答声，这将起作用。我上面给出的例子只是一个例子。我不知道蜱是什么，我只知道我想要更少的蜱，即每隔一个。
您可以先调用get_xticks() 或get_yticks() 获取坐标区对象，根据需要进行编辑，然后将列表传回set_ticks()。
我没有set_ticks()，但我有set_xticks() 和set_yticks()。这些是轴对象的属性，而不是轴。也许这在过去几年发生了变化。
我不确定我是否应该这样做，有些人发现您的回答照原样有用，仅仅因为它对我来说不同并不意味着它适用于每个人。
一个例子对使这个答案有用。

【解决方案2】：

或者，如果您想简单地设置刻度数，同时允许 matplotlib 定位它们（目前只有MaxNLocator），有pyplot.locator_params，

pyplot.locator_params(nbins=4)

您可以在此方法中指定特定轴，如下所述，默认为两者：

# To specify the number of ticks on both or any single axes
pyplot.locator_params(axis='y', nbins=6)
pyplot.locator_params(axis='x', nbins=10)

【讨论】：

这是一个很好的建议，同时能够指定pyplot.locator_params(axis = 'x', nbins = 4)（或axis = 'y'）使得这个过程非常简单。谢谢@bgamari！
使用对数刻度，这适用于 numticks 而不是 nbins
@bgamari，您能否像@meduz 指出的那样为对数图添加numticks 解决方案？
这似乎没有将标签放置在应有的位置。例如，如果原来的刻度标签是[0, 1, ..., 99]，现在一组nticks=10，那么新的稀疏标签将沿轴放置十倍的距离，即现在1将位于9所在的位置， 2 其中19 是...和9 其中99 是。
在信任此方法之前检查您的结果。 @Vim 是正确的。刻度值将被错误地放置。

【解决方案3】：

当使用对数刻度时，可以使用以下命令修复主要刻度数

import matplotlib.pyplot as plt

....

plt.locator_params(numticks=12)
plt.show()

设置为numticks 的值决定了要显示的轴刻度数。

感谢@bgamari 的帖子介绍了locator_params() 函数，但nticks 参数在使用对数刻度时会引发错误。

【讨论】：

问题和答案是针对以前的matplotlib，即1，你指的是2。

【解决方案4】：

如果有人仍然在搜索结果中看到此页面：

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot(...)

every_nth = 4
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        label.set_visible(False)

【讨论】：

在我的熊猫和数字间隔的情况下，这按预期工作，而 locator_params(nbins) 和 plt.MaxNLocator 给出了一个奇怪的行为。
这是整个页面上唯一对我有用的解决方案
这适用于非数字 x 轴标签，这很有帮助

【解决方案5】：

以防有人仍然需要它，因为没有这里真的对我有用，我想出了一个非常保持外观的简单方法在固定数字时“按原样”生成图精确到 N 的刻度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

f, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(100))

ymin, ymax = ax.get_ylim()
ax.set_yticks(np.round(np.linspace(ymin, ymax, N), 2))

【讨论】：

我不得不稍微修改最后一行以使其返回值作为 int 而不是 float：ax.set_yticks(np.linspace(int(ymin), int(ymax), N), 2)
@NickSettje 仍然和我一起漂浮！

【解决方案6】：

要解决刻度的自定义和外观问题，请参阅 matplotlib 网站上的 Tick Locators 指南

ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))

将 x 轴上的总刻度数设置为 3，并将其均匀分布在整个轴上。

还有一个nice tutorial about this

【讨论】：

只选择前 3 个日期时间索引。当从 pandas.DataFrame.plot ax = df.plot() 得到斧头时
@Mithril 抱歉，我不太明白您的评论。能详细点吗？
如果我有一个日期时间索引为 [2019-01-01, ...2019-11-01] 的 df (pandas.DataFrame)，请调用 ax = df.plot()，返回一个图形对象。 call ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3)) 只显示前 3 个索引 [2019-01-01, 2019-01-02, 2019-01-03]。
@Mithril, df.plot() 经常显示minor_locator，所以你可能想试试ax1.xaxis.set_minor_locator(plt.MaxNLocator(3))。还要记住将3 替换为您要显示的刻度数。对于 pandas 时间序列，我推荐 import matplotlib.dates as mdates 并运行 ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.MonthLocator(interval = 1)) 和 ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%Y'))
由于我有很多数据点要绘制，pyplot 每个轴打印了很多 (>500) 滴答声。这大大减慢了绘图过程。通过使用set_major_locator(5) 减少厚度的数量，绘图过程会更快。

【解决方案7】：

@raphael 给出的解决方案简单明了，很有帮助。

不过，显示的刻度标签将不是从原始分布中采样的值，而是来自np.linspace(ymin, ymax, N) 返回的数组的索引。

要显示与原始刻度标签均匀分布的 N 个值，请使用 set_yticklabels() 方法。这是 y 轴的 sn-p，带有整数标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.gca()

ymin, ymax = ax.get_ylim()
custom_ticks = np.linspace(ymin, ymax, N, dtype=int)
ax.set_yticks(custom_ticks)
ax.set_yticklabels(custom_ticks)

【讨论】：

感谢这个漂亮的调整！

【解决方案8】：

如果您需要每 N=3 个滴答声进行一次滴答：

N = 3  # 1 tick every 3
xticks_pos, xticks_labels = plt.xticks()  # get all axis ticks
myticks = [j for i,j in enumerate(xticks_pos) if not i%N]  # index of selected ticks
newlabels = [label for i,label in enumerate(xticks_labels) if not i%N]

或fig,ax = plt.subplots():

N = 3  # 1 tick every 3
xticks_pos = ax.get_xticks()
xticks_labels = ax.get_xticklabels()
myticks = [j for i,j in enumerate(xticks_pos) if not i%N]  # index of selected ticks
newlabels = [label for i,label in enumerate(xticks_labels) if not i%N]

（显然你可以用(i+offset)%N调整偏移量）。

请注意，如果您愿意，您可以得到不均匀的刻度，例如myticks = [1, 3, 8].

然后就可以使用了

plt.gca().set_xticks(myticks)  # set new X axis ticks

或者如果你也想替换标签

plt.xticks(myticks, newlabels)  # set new X axis ticks and labels

请注意，轴限制必须在轴刻度之后设置。

最后，您可能希望只绘制任意组刻度：

mylabels = ['03/2018', '09/2019', '10/2020']
plt.draw()  # needed to populate xticks with actual labels
xticks_pos, xticks_labels = plt.xticks()  # get all axis ticks
myticks = [i for i,j in enumerate(b) if j.get_text() in mylabels]
plt.xticks(myticks, mylabels)

（假设 mylabels 已排序；如果不是，则对 myticks 进行排序并重新排序）。

【讨论】：

这是一个被低估的答案！谢谢

【解决方案9】：

xticks 函数使用范围函数自动迭代

start_number = 0

end_number = len(你拥有的数据)

step_number = 从层到尾要跳过多少次

旋转 = 90 度倾斜有助于长刻度

plt.xticks(range(start_number,end_number,step_number),rotation=90)

【讨论】：