@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)

@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)

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

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。

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))

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)