如何在 matplotlib 中获得漂亮的自定义刻度答案

【问题标题】：How to get nice custom ticks in matplotlib如何在 matplotlib 中获得漂亮的自定义刻度
【发布时间】：2015-11-25 21:21:13
【问题描述】：

我使用 matplotlib 绘制图像，X 轴上有像素 - 从 1 到 X 轴的图像大小，例如 [1,1000]，它对应于我的物理值范围

k1_range = [2.11, 6.33]

我需要沿 X 轴显示标签，而不是像素，而是我的实际物理值。如果我会使用类似的东西

numpy.linspace(k1_range[0], k1_range[1], 5)

我会得到一些“丑陋”的标签

array([ 2.11 ,  3.165,  4.22 ,  5.275,  6.33 ])

我需要他们很好，就像

array([ 2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5,  5. ,  5.5,  6. ])

在使用自动刻度绘制曲线时，matplotlib 可以生成如此漂亮的刻度，但我认为没有简单的方法可以为这个 nice-ticks-auto-generation 指定自定义范围。

我不得不使用这段代码来制作漂亮的滴答声，它似乎正在工作，但是编写错误代码来做一些已经在 matplotlib 中完成的事情是浪费时间

k1_range=[2.11, 6.33]

KTickCount = 5
KTickStep = numpy.abs((k1_range[1]-k1_range[0])) / KTickCount
Digits = numpy.floor(numpy.log10(KTickStep)+1)-1
KTickStep = (KTickStep/10**Digits)
if KTickStep < 2:
    KTickStep = 1
elif KTickStep < 2.5:
    KTickStep = 2
elif KTickStep < 5:
    KTickStep = 2.5
else:
    KTickStep = 5
KTickStep = KTickStep * 10**Digits
Digits = numpy.floor(numpy.log10(numpy.max(k1_range))+1)-1
KTicks = numpy.arange(numpy.ceil(k1_range[0]/KTickStep)*KTickStep, k1_range[1], KTickStep)
print(KTicks)

输出：

[ 2.5  3.   3.5  4.   4.5  5.   5.5  6. ]

在使用 matplotlib 绘图时如何获得好的（四舍五入到 1、2、2.5、5）刻度位置？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

matplotlib github 上的某个人给了我这个问题的答案，这个问题很好用 https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/6975#issuecomment-242579370

import matplotlib
import matplotlib.ticker

...

l = matplotlib.ticker.AutoLocator()
l.create_dummy_axis()
l.tick_values(-10, 15.5)

：

array([-10.,  -5.,   0.,   5.,  10.,  15.,  20.])

【讨论】：