更改 ticks matplotlib 的频率

Question

我正在尝试降低 xticks 的频率以使其更具可读性，但是当 x ticks 不是整数时我无法这样做。请看下面的例子（matplotlib 2.1.1）：

f = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax1 = f.add_subplot(211)
ax2 = f.add_subplot(212)

x = [1,2,3,4,5,6,7]
y = [13,15,17,14,17,20,21]

ax1.plot(x, y, label="test1")
ax2.plot(x, y, label="test2")

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[::2])

plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.show()

这个例子工作得很好，第二个图表现在每 2 个刻度显示 x 个刻度。

当我像这样将 x 值更改为非整数时

f = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax1 = f.add_subplot(211)
ax2 = f.add_subplot(212)

x = ["10:31","10:32","10:33","10:34","10:35","10:36","10:37"]
y = [13,15,17,14,17,20,21]

ax1.plot(x, y, label="test1")
ax2.plot(x, y, label="test2")

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[::2])

plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.show()

那么图表就不再准确了。现在刻度的间距是每 2 个，但它仍然以 1 递增，现在没有与数据正确对齐。

Answer 1

此问题已通过更新版本的 matplotlib 解决。您在 matplotlib 3.4.2 中的代码工作正常。

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如果您无法更新您的环境，您应该将 x 轴格式视为日期时间（使用 matplotlib 2.1.1 测试）。
为此，首先您必须将 x 轴从 str 转换为 datetime:

x_time = [datetime.strptime(x_i, '%H:%M') for x_i in x]

然后绘制数据，将 x 替换为 x_time:

ax2.plot(x_time, y, label="test2")

现在 matplotlib 知道你的 x 轴是日期时间格式。您仍然需要正确格式化刻度：

ax2.xaxis.set_major_locator(md.MinuteLocator(interval = 1))
ax2.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))

MinuteLocator places ticks each interval value (1 minute in this case) and DateFormatter 格式报价为 '%H:%M' 格式。
最后，您可以在每个刻度之间设置 space：

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[::2])

您也可以避免最后一行并使用 interval 参数在刻度之间控制 space：

ax2.xaxis.set_major_locator(md.MinuteLocator(interval = 2))

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as md

f = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax1 = f.add_subplot(211)
ax2 = f.add_subplot(212)

x = ["10:31","10:32","10:33","10:34","10:35","10:36","10:37"]
y = [13,15,17,14,17,20,21]

x_time = [datetime.strptime(x_i, '%H:%M') for x_i in x]

ax1.plot(x, y, label="test1")
ax2.plot(x_time, y, label="test2")

ax2.xaxis.set_major_locator(md.MinuteLocator(interval = 1))
ax2.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))

ax2.set_xticks(ax2.get_xticks()[::2])

plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.show()