对于轴对象，有一个set_ticks()函数。

或者，如果你想简单地设置tick的数量，同时允许matplotlib定位它们(目前仅使用MaxNLocator)，有pyplot.locator_params，

pyplot.locator_params(nbins=4)

你可以在这个方法中指定特定的轴，如下所示，默认是:

# To specify the number of ticks on both or any single axes
pyplot.locator_params(axis='y', nbins=6)
pyplot.locator_params(axis='x', nbins=10)

当使用日志尺度时，可以使用以下命令确定主要刻度的数量

import matplotlib.pyplot as plt

....

plt.locator_params(numticks=12)
plt.show()

设置为numticks的值决定要显示的轴刻度数。

感谢@bgamari介绍locator_params()函数的帖子，但是当使用日志尺度时，nticks参数抛出错误。

如果有人仍然在搜索结果中看到这一页:

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot(...)

every_nth = 4
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        label.set_visible(False)

以防有人还需要，既然什么都没有 这对我很有用，我想出了一个非常 保持外观的简单方法 生成的情节“是”，而固定的数字 精确到N:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

f, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(100))

ymin, ymax = ax.get_ylim()
ax.set_yticks(np.round(np.linspace(ymin, ymax, N), 2))

要解决刻度的自定义和外观问题，请参阅matplotlib网站上的刻度定位器指南

ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))

将x轴上的tick总数设置为3，并将它们均匀地分布在轴上。

还有一个关于这个的很好的教程

@raphael给出的解决方案很简单，也很有帮助。

尽管如此，显示的标记标签将不是从原始分布中采样的值，而是从np返回的数组的索引中采样的值。linspace(ymin, ymax, N)。

要显示与原始标记等距的N个值，使用set_yticklabels()方法。下面是y轴的一个片段，带有整数标签:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.gca()

ymin, ymax = ax.get_ylim()
custom_ticks = np.linspace(ymin, ymax, N, dtype=int)
ax.set_yticks(custom_ticks)
ax.set_yticklabels(custom_ticks)

如果你需要每N=3打一个勾:

N = 3  # 1 tick every 3
xticks_pos, xticks_labels = plt.xticks()  # get all axis ticks
myticks = [j for i,j in enumerate(xticks_pos) if not i%N]  # index of selected ticks
newlabels = [label for i,label in enumerate(xticks_labels) if not i%N]

或者用fig,ax = plt.subplots() :

N = 3  # 1 tick every 3
xticks_pos = ax.get_xticks()
xticks_labels = ax.get_xticklabels()
myticks = [j for i,j in enumerate(xticks_pos) if not i%N]  # index of selected ticks
newlabels = [label for i,label in enumerate(xticks_labels) if not i%N]

(显然你可以用(i+offset)%N来调整偏移量)。

请注意，如果您愿意，您可以得到不均匀的刻度，例如myticks =[1,3,8]。

然后你可以使用

plt.gca().set_xticks(myticks)  # set new X axis ticks

或者如果你也想替换标签

plt.xticks(myticks, newlabels)  # set new X axis ticks and labels

注意，轴限制必须在轴滴答之后设置。

最后，您可能希望只绘制一个任意的刻度集:

mylabels = ['03/2018', '09/2019', '10/2020']
plt.draw()  # needed to populate xticks with actual labels
xticks_pos, xticks_labels = plt.xticks()  # get all axis ticks
myticks = [i for i,j in enumerate(b) if j.get_text() in mylabels]
plt.xticks(myticks, mylabels)

(假设mylabels是有序的;如果不是，然后排序myticks并重新排序)。

Xticks函数与range函数自动迭代

Start_number = 0

End_number = len(你拥有的数据)

Step_number =从开始到结束要跳过多少次

旋转= 90度倾斜有助于长滴答

plt.xticks(range(start_number,end_number,step_number),rotation=90)

如果你想要10个嘀嗒:

y轴:ax.set_yticks (ax.get_yticks () [:: len (ax.get_yticks ()) / / 10])

x轴:ax.set_xticks (ax.get_xticks () [:: len (ax.get_xticks ()) / / 10])

这只是获取你的tick，并选择列表中的每10个，并将其设置回你的tick。您可以随心所欲地更改刻度数。