Pythonがデータをプロットする方法を修正しようとしています。

いう

x = [0,5,9,10,15]

そして

y = [0,1,2,3,4]

それから私はやります：

matplotlib.pyplot.plot(x,y)
matplotlib.pyplot.show()

x軸の目盛りは5の間隔でプロットされます。間隔を1に表示する方法はありますか？

目盛りを付けたい場所を明示的に設定することができますplt.xticks：

plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))

例えば、

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))
plt.show()

（np.arangePythonのではなく、使用したrangeだけの場合に機能min(x)し、max(x)あるはintの代わりに浮かびます。）

plt.plot（またはax.plot）関数は、自動的にデフォルトを設定しますxとy限界を。これらの制限を維持し、目盛りの刻み幅を変更するだけの場合は、ax.get_xlim()Matplotlibがすでに設定している制限を見つけるために使用できます。

start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, stepsize))

デフォルトのティックフォーマッタは、ティック値を有効な有効桁数に丸める適切なジョブを実行する必要があります。ただし、フォーマットをさらに制御したい場合は、独自のフォーマッターを定義できます。例えば、

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))

これは実行可能な例です：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, 0.712123))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))
plt.show()

別のアプローチは、軸ロケーターを設定することです：

import matplotlib.ticker as plticker

loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)

ニーズに応じて、いくつかの異なるタイプのロケーターがあります。

ここに完全な例があります：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
plt.show()

私はこの解決策が好きです（Matplotlib Plotting Cookbookから）：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]

tick_spacing = 1

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x,y)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
plt.show()

このソリューションは、に与えられた数によって目盛り間隔を明示的に制御しticker.MultipleLocater()、自動制限決定を可能にし、後で簡単に読み取ることができます。

誰かが一般的なワンライナーに興味がある場合は、現在のティックを取得し、それを使用して、他のすべてのティックをサンプリングして新しいティックを設定します。

ax.set_xticks(ax.get_xticks()[::2])

これは少しハックですが、私がこれを行うことがわかった例をはるかにクリーン/最も簡単に理解する例です。それはここのSOの答えからです：

matplotlibカラーバーのn番目の目盛りラベルをすべて隠す最もクリーンな方法は？

for label in ax.get_xticklabels()[::2]:
    label.set_visible(False)

次に、必要な密度に応じて、ラベルをループして表示または非表示に設定できます。

編集：時にはmatplotlibがラベル==を設定することに注意してください ''ため、実際にはラベルが存在し、何も表示されていない場合でも、ラベルが存在しないように見える。実際に表示されているラベルをループしていることを確認するには、次のことを試してください。

visible_labels = [lab for lab in ax.get_xticklabels() if lab.get_visible() is True and lab.get_text() != '']
plt.setp(visible_labels[::2], visible=False)

これは古い話題ですが、ときどきつまづいてこの機能を作りました。とても便利です：

import matplotlib.pyplot as pp
import numpy as np

def resadjust(ax, xres=None, yres=None):
    """
    Send in an axis and I fix the resolution as desired.
    """

    if xres:
        start, stop = ax.get_xlim()
        ticks = np.arange(start, stop + xres, xres)
        ax.set_xticks(ticks)
    if yres:
        start, stop = ax.get_ylim()
        ticks = np.arange(start, stop + yres, yres)
        ax.set_yticks(ticks)

このようにティックを制御する際の注意点の1つは、追加された行の後で、最大スケールのインタラクティブな自動マジック更新を享受できないことです。それから

gca().set_ylim(top=new_top) # for example

そして、再度resadjust関数を実行します。

洗練されていないソリューションを開発しました。X軸と、Xの各ポイントのラベルのリストがあることを考慮してください。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,1,2,3,4,5]
y = [10,20,15,18,7,19]
xlabels = ['jan','feb','mar','apr','may','jun']

xlabelsnew = []
for i in xlabels:
    if i not in ['feb','jun']:
        i = ' '
        xlabelsnew.append(i)
    else:
        xlabelsnew.append(i)

plt.plot(x,y)
plt.xticks(range(0,len(x)),xlabels,rotation=45)
plt.show()

plt.plot(x,y)
plt.xticks(range(0,len(x)),xlabelsnew,rotation=45)
plt.show()

最小限のボイラープレートでシンプルな1ライナーの間隔を設定したい場合：

plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))

マイナーティックに対しても簡単に機能します。

plt.gca().xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(1))

少し口いっぱいですが、かなりコンパクトです

xmarks=[i for i in range(1,length+1,1)]

plt.xticks(xmarks)

これは私のために働いた

[1,5]（1と5を含む）の間のティックが必要な場合は、

length = 5

純粋なPythonの実装

以下は、正、負、または混合の値を持つ任意の数値系列（intまたはfloat）を処理し、ユーザーが必要なステップサイズを指定できる、必要な機能の純粋なpython実装です。

import math

def computeTicks (x, step = 5):
    """
    Computes domain with given step encompassing series x
    @ params
    x    - Required - A list-like object of integers or floats
    step - Optional - Tick frequency
    """
    xMax, xMin = math.ceil(max(x)), math.floor(min(x))
    dMax, dMin = xMax + abs((xMax % step) - step) + (step if (xMax % step != 0) else 0), xMin - abs((xMin % step))
    return range(dMin, dMax, step)

出力例

# Negative to Positive
series = [-2, 18, 24, 29, 43]
print(list(computeTicks(series)))

[-5, 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]

# Negative to 0
series = [-30, -14, -10, -9, -3, 0]
print(list(computeTicks(series)))

[-30, -25, -20, -15, -10, -5, 0]

# 0 to Positive
series = [19, 23, 24, 27]
print(list(computeTicks(series)))

[15, 20, 25, 30]

# Floats
series = [1.8, 12.0, 21.2]
print(list(computeTicks(series)))

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

# Step – 100
series = [118.3, 293.2, 768.1]
print(list(computeTicks(series, step = 100)))

[100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]

使用例

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(computeTicks(x))
plt.show()

x軸の整数値はすべて5の等間隔になっていますが、y軸の間隔は異なります（matplotlib目盛りが指定されていないため、デフォルトの動作です）。