注意
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主刻度和次刻度#
演示如何使用主刻度和次刻度。
与之相关的两个类是 Locator 和 Formatter。定位器确定刻度的位置，格式化器控制刻度标签的格式。
默认情况下，次刻度是关闭的（使用 NullLocator 和 NullFormatter）。通过设置次刻度定位器，可以打开次刻度，但没有标签。可以通过设置次刻度格式化器，打开次刻度标签。
MultipleLocator 将刻度放置在某个基数的倍数上。 StrMethodFormatter 使用格式字符串（例如，'{x:d}' 或 '{x:1.2f}' 或 '{x:1.1f} cm'）来格式化刻度标签（格式字符串中的变量必须为 'x'）。对于 StrMethodFormatter，可以直接将字符串传递给 Axis.set_major_formatter 或 Axis.set_minor_formatter。将自动创建和使用适当的 StrMethodFormatter。
pyplot.grid 更改 x 轴和 y 轴主刻度的网格设置。如果要控制特定轴次刻度的网格，请使用以下方法，例如
ax.xaxis.grid(True, which='minor')
请注意，给定的定位器或格式化器实例只能用于单个轴（因为定位器存储对轴数据和视图限制的引用）。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)
# Make a plot with major ticks that are multiples of 20 and minor ticks that
# are multiples of 5. Label major ticks with '.0f' formatting but don't label
# minor ticks. The string is used directly, the `StrMethodFormatter` is
# created automatically.
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
ax.xaxis.set_major_formatter('{x:.0f}')
# For the minor ticks, use no labels; default NullFormatter.
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5))
plt.show()
主刻度和次刻度的自动刻度选择。
使用交互式平移和缩放，观察刻度间隔如何变化。根据主间隔，每个主间隔会有 4 或 5 个次刻度间隔。
可以向 AutoMinorLocator 提供一个参数，以指定每个主间隔的固定次间隔数，例如，AutoMinorLocator(2) 将导致在主刻度之间出现单个次刻度。
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())
ax.tick_params(which='both', width=2)
ax.tick_params(which='major', length=7)
ax.tick_params(which='minor', length=4, color='r')
plt.show()
参考文献
本示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用情况
脚本的总运行时间：（0 分钟 1.347 秒）