我喜欢这个解决方案(来自Matplotlib绘图Cookbook):

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()

这个解决方案让你通过给ticker.MultipleLocater()的数字显式控制刻度间距，允许自动确定限制，并且便于以后读取。

另一种方法是设置轴定位器:

import matplotlib.ticker as plticker

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

根据您的需要，有几种不同类型的定位器。

下面是一个完整的例子:

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()

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()

这是一个老话题了，但我偶尔会遇到这个问题，然后做了这个功能。非常方便:

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)

像这样控制刻度的一个警告是，一个人不再享受在添加一行后最大刻度的交互式自动更新。然后做

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

并再次运行resadjust函数。

我喜欢这个解决方案(来自Matplotlib绘图Cookbook):

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()

这个解决方案让你通过给ticker.MultipleLocater()的数字显式控制刻度间距，允许自动确定限制，并且便于以后读取。

这有点俗气，但到目前为止，这是我找到的最干净/最容易理解的例子。这句话来自这里SO的回答:

最干净的方法隐藏每n勾标签在matplotlib色条?

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

然后你可以循环标签，根据你想要的密度将它们设置为可见或不可见。

编辑:注意，有时matplotlib设置标签== "，所以它可能看起来像一个标签不存在，而实际上它是，只是没有显示任何东西。为了确保你在循环实际可见的标签，你可以尝试:

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)