删除 matplotlib 中对数图上的特定刻度答案

【问题标题】：Remove specific ticks on logarithmic plot in matplotlib删除 matplotlib 中对数图上的特定刻度
【发布时间】：2016-03-17 15:07:40
【问题描述】：

如果绘图是对数的，如何删除绘图的第一个和最后一个刻度标签？

经典例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ax1 = plt.subplot(1, 3, 1)
x = np.logspace(-3,1,100)
plt.plot(x,np.random.random(size=100))
plt.xscale('log')
ax2 = plt.subplot(1, 3, 2, sharey = ax1)
plt.plot(x,np.random.random(size=100))
plt.tick_params(axis='y',labelleft='off')
plt.subplots_adjust(wspace=0)

导致 x 轴上的标签重叠。

现在，如果我通过*_ticklabels 做最直接的事情，例如，

l = [""] + [i.get_text() for i in ax2.get_xticklabels()[1:-1]] + [""]
ax2.set_xticklabels(l)

它不起作用（在脚本中，如果 matplotlib 先绘制绘图则不起作用）。

我发现的一种方法是使用自定义代码对象。例如

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
class _MyTickFormatter(ScalarFormatter):
    def __init__(self, hide):
        self.hide = hide
        super(self.__class__, self).__init__()        

    def __call__(self, x, pos=None):
        N = len(self.locs)
        hide = [ N + i if i < 0 else i for i in self.hide ]

        if pos in hide:
            return ''
        else:
            return self.pprint_val(x)

有了这个就可以简单的做到ax2.set_major_formatter(_MyTickFormatter([0,-1]))。

但是，如果 x 轴是对数的（如上）。然后解决方案需要另一个自定义的 tickformatter...

另一种可能性是使用MaxNLocator，如in this answer by Bernie 所述。但是，在对数轴上使用它只会让我打勾（因为它应该使用LogLocator，我假设）。

有什么想法可以解决这个难题吗？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

尝试以下方法：

    xticks = ax.xaxis.get_major_ticks()
    xticks[0].label1.set_visible(False)
    xticks[-1].label1.set_visible(False)

它应该删除第一个和最后一个。

【讨论】：

这似乎不适用于脚本和对数轴，但前提是 matplotlib 先绘制图形。请参阅我上面关于set_xticklabels 的段落。我将更新我的问题以使其更清楚。
这很奇怪。我不希望厚的行为会根据规模的类型而改变。我想到的唯一解决方案是您不要放置“对数”刻度并自己选择刻度位置（ax.set_xticks（positions））来模仿相同的行为。这能解决您的问题吗？
hm...不，因为我正在寻找一种可用于各种情节的自动化方式。也许别人有更好的主意。我认为它必须与 tickformatter 或 ticklocator 类一起使用。
好的，我发现了问题。在“日志”轴中，第一个和最后一个刻度默认标记为空？

【解决方案2】：

正如user1834164 评论的那样，“在'log'轴中，第一个和最后一个刻度默认标记为空”。

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.exp(x)
plot(x,y)
yscale('log')
gca().yaxis.get_major_ticks()[-2].label1.set_visible(False)
gca().yaxis.get_major_ticks()[1].label1.set_visible(False)

所以只需将索引从 0 更改为 1，从 -1 更改为 -2，armatita 的答案就可以了。

【讨论】：

【解决方案3】：

这不会解决您的问题，但希望它对您有所帮助。您可以尝试旋转刻度标签。在处理长重叠的 x 标签时，我发现这非常有用。在设置 x-ticks 时将rotate=45 作为一个 kwarg，或者稍后使用例如

for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)

【讨论】：