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))

对于轴对象，有一个set_ticks()函数。

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

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)

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)