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)

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()

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

一般化的一行程序，只导入Numpy:

ax.set_xticks(np.arange(min(x),max(x),1))

在问题的背景下设置:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
fig, ax = plt.subplots()
x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
ax.plot(x,y)
ax.set_xticks(np.arange(min(x),max(x),1))
plt.show()

工作原理:

图中，ax = plt.subplots()给出了包含坐标轴的ax对象。 np.arange(min(x)，max(x)，1)给出了一个区间为1的数组，从x的最小值到x的最大值。这是我们想要的新x刻度。 ax.set_xticks()改变ax对象上的刻度。

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])

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)