Я пытаюсь исправить, как Python отображает мои данные.

Сказать

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

а также

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

Тогда я бы сделал:

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

и отметки по оси x нанесены с интервалами 5. Можно ли сделать так, чтобы интервалы показывали 1?

Вы можете явно указать, где вы хотите поставить отметки plt.xticks:

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

Например,

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.arangeна rangeвсякий случай был использован вместо функции Python min(x)и max(x)являются плавающими вместо целых.)

Функция plt.plot(или ax.plot) автоматически устанавливает значения по умолчанию xи yограничения. Если вы хотите сохранить эти ограничения и просто изменить размер шага отметок, вы можете использовать, ax.get_xlim()чтобы узнать, какие ограничения уже установлены Matplotlib.

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

Средство форматирования тиков по умолчанию должно выполнять приличную работу, округляя значения тиков до разумного числа значащих цифр. Однако, если вы хотите иметь больше контроля над форматом, вы можете определить свой собственный форматер. Например,

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

Вот работающий пример:

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()

Другой подход заключается в установке локатора оси:

import matplotlib.ticker as plticker

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

Есть несколько различных типов локатора в зависимости от ваших потребностей.

Вот полный пример:

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()

Мне нравится это решение (из книги рецептов Matplotlib Plotting ):

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()

Это решение дает вам возможность явно контролировать интервал между тиками с помощью заданного номера ticker.MultipleLocater(), позволяет автоматически определять лимиты и легко читается позже.

В случае, если кто-то заинтересован в общей однострочности, просто получите текущие тики и используйте их для установки новых тиков, выбирая каждый второй тик.

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

Это немного хакерский, но, безусловно, самый чистый / легкий для понимания пример, который я нашел для этого. Это из ответа на SO здесь:

Самый простой способ скрыть каждую метку nth в цветовой панели matplotlib?

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

Затем вы можете зациклить надписи, устанавливая их видимыми или нет в зависимости от плотности, которую вы хотите.

edit: обратите внимание, что иногда matplotlib устанавливает метки == '', поэтому может показаться, что метка отсутствует, хотя на самом деле она ничего не отображает. Чтобы убедиться, что вы просматриваете фактические видимые метки, вы можете попробовать:

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)

Это старая тема, но я спотыкаюсь об этом время от времени и сделал эту функцию. Это очень удобно:

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)

Одним из предостережений контроля тиков, подобных этому, является то, что больше не нравится интерактивное автоматическое обновление максимального масштаба после добавленной строки. Тогда делай

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

и снова запустите функцию перенастройки.

Я разработал не элегантное решение. Учтите, что у нас есть ось X, а также список меток для каждой точки в X.

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()

если вы просто хотите установить интервал простой однострочный с минимальным шаблоном:

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

также легко работает для мелких тиков:

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

немного аппетитно, но довольно компактно

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

plt.xticks(xmarks)

Это сработало для меня

если вы хотите, чтобы тики между [1,5] (1 и 5 включительно), то замените

length = 5

Чистая реализация Python

Ниже приведена чистая реализация на Python требуемой функциональности, которая обрабатывает любой числовой ряд (int или float) с положительными, отрицательными или смешанными значениями и позволяет пользователю указать желаемый размер шага:

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)

Пример вывода

# 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]

Образец использования

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()

Обратите внимание, что ось X имеет целочисленные значения, все они равномерно распределены на 5, тогда как ось Y имеет другой интервал ( matplotlibповедение по умолчанию, поскольку галочки не были указаны).