是否可以为图表制作不同大小的刻度？

Question

假设我有一个带有 25 个刻度的轴的图表，我想让每五个刻度（0、5、10、15、20、25）比其他刻度更大，以便更容易阅读图表。 （那些刻度上已经有数字标签，而其他刻度上没有标签，但阅读仍然相当不舒服......）甚至可能吗？如果我有 27 个滴答声而不是 25 个滴答声怎么办？

E：更多信息：

我实际上是在编辑一个没有太多评论的脚本，该脚本由一位更有经验的程序员编写（我也不是很有经验）。该程序根据给定的数据绘制了一个颜色图（暗示坐标点（x，y）中的应变）......呃，我不得不承认我不理解代码中所说的所有内容。但是，有一部分是在画出所问的应变场。

        # Strain field on background
        fig = mpl.figure(1,figsize=(6,5),facecolor='w',edgecolor='k')
        mpl.clf()
        ax1 = fig.add_axes([0.5*(1-0.50*ratio)+0.05, 0.45, 0.50*ratio, 0.50])
        mpl.contourf(strainY.T * 100,50) # Into percents
        mpl.xlim(0,x-1)
        mpl.ylim(0,y-1)
        mpl.gca().invert_yaxis()
        yt = np.linspace(0,y-1,len(vHeight)+1)
        locs, labels = mpl.yticks(yt, vHeight, fontsize=9)
        xt = np.linspace(0,x-1,len(vWidth)+1)
        locs, labels = mpl.xticks(xt, vWidth, fontsize=9)

yt 和 xt 表示用于放置刻度的特殊向量。由于一些令人讨厌的缩放内容（从像素 (?) 到其他测量值）和不同长度的轴，它们需要一些工作......无论如何，结果是一个 2D 应变图，其中带有恒定空间的刻度......

如果您需要更多信息，请询问更多信息，我很困惑，我不知道哪些信息是必要的。

...我在 cmets 和文档下面所理解的，contourf() 对应于 plot()。那么 set_major_locator 应该可以工作吗？虽然我记得我尝试过一次，但结果并不好……不过，我可以在该脚本的副本中再试一次。

Answer 1

您在寻找主要和次要蜱虫吗？我假设您正在寻找以下示例：

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/major_minor_demo1.html#pylab-examples-major-minor-demo1

编辑 我已经修改了您的示例，以便可以运行它。下次，请发布一个其他人可以复制/粘贴/执行的最小示例。

从上面引用的网站，我复制了轴格式。如果我正确理解您的问题，您希望在任意位置设置刻度线。为此，我们可以将 FixedLocator 与列表一起使用。如果刻度之间的间隔恒定，则使用 MultipleLocator。 matplotlib.ticker 中还有很多其他定位器...

您应该能够运行下面的代码并希望得到您想要的！ :-)

import matplotlib.pyplot as mpl
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter, FixedLocator

majorLocator   = FixedLocator([0,15,19,40,60,99])
majorFormatter = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator   = MultipleLocator(5)

ratio = 1
strainY = np.zeros((100,100))
x = 100
y = 100
vHeight = np.arange(0,100,5)
vWidth = np.arange(0,100,5)

# Strain field on background
fig = mpl.figure(1,figsize=(6,5),facecolor='w',edgecolor='k')
mpl.clf()
ax1 = fig.add_axes([0.5*(1-0.50*ratio)+0.05, 0.45, 0.50*ratio, 0.50])
mpl.contourf(strainY.T * 100,50) # Into percents
mpl.xlim(0,x-1)
mpl.ylim(0,y-1)
mpl.gca().invert_yaxis()
yt = np.linspace(0,y-1,len(vHeight)+1)
locs, labels = mpl.yticks(yt, vHeight, fontsize=9)
xt = np.linspace(0,x-1,len(vWidth)+1)
locs, labels = mpl.xticks(xt, vWidth, fontsize=9)

ax1.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
ax1.xaxis.set_major_formatter(majorFormatter)
ax1.xaxis.set_minor_locator(minorLocator)

mpl.show()

如果这不是您所需要的，您能否将您的示例代码更改为可以运行的代码，或者发布您需要的草图？