因为上面的解决方案都不适用于我的用例，所以在这里我提供了一个使用None的解决方案，它可以适用于各种各样的场景。

下面是一个示例代码，它在X轴和Y轴上都产生了混乱的刻度。

# Note the super cluttered ticks on both X and Y axis.

# inputs
x = np.arange(1, 101)
y = x * np.log(x) 

fig = plt.figure()     # create figure
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
ax.set_xticks(x)        # set xtick values
ax.set_yticks(y)        # set ytick values

plt.show()

现在，我们用一个新的图来清理混乱，它只在x和y轴上显示一组稀疏的值作为刻度。

# inputs
x = np.arange(1, 101)
y = x * np.log(x)

fig = plt.figure()       # create figure
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

ax.set_xticks(x)
ax.set_yticks(y)

# which values need to be shown?
# here, we show every third value from `x` and `y`
show_every = 3

sparse_xticks = [None] * x.shape[0]
sparse_xticks[::show_every] = x[::show_every]

sparse_yticks = [None] * y.shape[0]
sparse_yticks[::show_every] = y[::show_every]

ax.set_xticklabels(sparse_xticks, fontsize=6)   # set sparse xtick values
ax.set_yticklabels(sparse_yticks, fontsize=6)   # set sparse ytick values

plt.show()

根据使用情况，可以简单地修改show_every并使用它为X或Y或两个轴取样刻度值，从而适应上面的代码。

如果这种基于步长的解决方案不适合，那么还可以以不规则的间隔填充sparse_xticks或sparse_yticks的值(如果需要的话)。

你可以循环标签，并显示或隐藏你想要的:

   for i, label in enumerate(ax.get_xticklabels()):
        if i % interval != 0:
            label.set_visible(False)

如果有人对一般的一行程序感兴趣，只需获取当前的刻度，并通过对每个其他刻度进行采样来使用它来设置新的刻度。

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

因为上面的解决方案都不适用于我的用例，所以在这里我提供了一个使用None的解决方案，它可以适用于各种各样的场景。

下面是一个示例代码，它在X轴和Y轴上都产生了混乱的刻度。

# Note the super cluttered ticks on both X and Y axis.

# inputs
x = np.arange(1, 101)
y = x * np.log(x) 

fig = plt.figure()     # create figure
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
ax.set_xticks(x)        # set xtick values
ax.set_yticks(y)        # set ytick values

plt.show()

现在，我们用一个新的图来清理混乱，它只在x和y轴上显示一组稀疏的值作为刻度。

# inputs
x = np.arange(1, 101)
y = x * np.log(x)

fig = plt.figure()       # create figure
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

ax.set_xticks(x)
ax.set_yticks(y)

# which values need to be shown?
# here, we show every third value from `x` and `y`
show_every = 3

sparse_xticks = [None] * x.shape[0]
sparse_xticks[::show_every] = x[::show_every]

sparse_yticks = [None] * y.shape[0]
sparse_yticks[::show_every] = y[::show_every]

ax.set_xticklabels(sparse_xticks, fontsize=6)   # set sparse xtick values
ax.set_yticklabels(sparse_yticks, fontsize=6)   # set sparse ytick values

plt.show()

根据使用情况，可以简单地修改show_every并使用它为X或Y或两个轴取样刻度值，从而适应上面的代码。

如果这种基于步长的解决方案不适合，那么还可以以不规则的间隔填充sparse_xticks或sparse_yticks的值(如果需要的话)。

我想出了一个不优雅的解决方案。假设我们有X轴和X中每个点的标签列表。

Example:

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']

Let's say that I want to show ticks labels only for 'feb' and 'jun'

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

Good, now we have a fake list of labels. First, we plotted the original version.

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

Now, the modified version.

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

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

plt.xticks(xmarks)

这对我很有效

如果你想要[1,5](1到5包括在内)之间的刻度，那么替换

length = 5