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

你可以使用plt.xticks显式地设置你想要标记的位置:

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

例如,

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。使用arange而不是Python的range函数，以防min(x)和max(x)是浮点数而不是整数。)

plt。Plot(或ax.plot)函数将自动设置默认的x和y限制。如果希望保留这些限制，而只是改变标记的步长，那么可以使用ax.get_xlim()来发现Matplotlib已经设置了哪些限制。

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

默认的刻度格式化器应该能很好地将刻度值舍入为合理的有效数字。但是，如果希望对格式有更多的控制，可以定义自己的格式化程序。例如,

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

下面是一个可运行的例子:

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()

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()

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])

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)

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。