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。
两个相关的类是 Locator 和 Formatter。定位器确定刻度在哪里，而格式化程序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）。可以通过设置次定位器来打开没有标签的次刻度。可以通过设置次格式化程序来打开次刻度标签。
MultipleLocator 在某个基数的倍数上放置刻度。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是 'x'）。对于 StrMethodFormatter，可以直接将字符串传递给 Axis.set_major_formatter 或 Axis.set_minor_formatter。将自动创建并使用合适的 StrMethodFormatter。
pyplot.grid 一起更改 x 轴和 y 轴的主刻度的网格设置。如果要控制给定轴的次刻度的网格，请使用例如
ax.xaxis.grid(True, which='minor')
请注意，给定的定位器或格式化程序实例只能在单个轴上使用（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()
自动选择主刻度和次刻度的刻度。
使用交互式平移和缩放查看刻度间隔如何变化。每个主间隔将有 4 或 5 个次刻度间隔，具体取决于主间隔。
可以向 AutoMinorLocator 提供参数，以指定每个主间隔的固定次间隔数，例如 AutoMinorLocator(2) 将导致主刻度之间有一个次刻度。
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
此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的使用
脚本的总运行时间：（0 分钟 2.550 秒）