Matplotlib Python中绘制x轴仅显示选定项目的方法

在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib Python绘制图表，使得x轴仅显示我们所选定的项目。当我们有大量数据时，显示所有的x轴刻度可能会使图表过于拥挤，使得图表难以阅读。这个问题可以使用以下方法来解决。

方法一 : plt.xticks() 函数

Matplotlib Python提供了一个名为 plt.xticks() 的函数，用于指定自定义的x轴刻度。使用该函数，我们可以在图表中指定任意数量的x轴刻度，而不仅仅是默认的刻度。

首先，我们需要使用 numpy 库生成一些示例数据，如下所示：

import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

然后，我们可以在创建图表时，使用 plt.xticks() 函数指定我们所需的刻度：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10]) # 在 x 轴显示 0, 2, 4, 6, 8 和 10

这样做的结果是，我们只在x轴上看到了我们所选定的6个刻度。

方法二 : plt.locator_params() 函数

Matplotlib Python还提供了一个名为 plt.locator_params() 的函数，该函数可以用于设置 x 轴和 y 轴的刻度定位器。我们可以通过这种方式控制图表显示的刻度数量。

首先，我们使用跟方法一中相同的方法创建示例数据。然后，使用以下代码控制x轴刻度数量：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.locator_params(axis='x', nbins=5)

这里，我们使用 plt.locator_params() 方法指定了x轴的刻度数量为5。Final的图表中，x轴上仅显示了5个具体的刻度，而非原始数据中的100个。

方法三 : 隐藏x轴刻度

最后一种方法是将x轴刻度隐藏起来而不显示它们。这种选择可能有时会更加有用，尤其是在想要强调数据间隔而不仅仅是x轴标记时。

通常，我们可以使用 plt.xticks() 函数或 plt.locator_params() 函数将刻度值与图形相关联（不听就直接跳到下一段）。因此，我们需要使用其他操作来隐藏x轴上的刻度。这可以通过设置x轴的属性来完成，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, top=False, labelbottom=False)

这里，我们使用 plt.tick_params() 方法来禁用x轴刻度底部和顶部的显示。同样，我们禁用 labelbottom 属性以隐藏x轴上的标签。

总结

本文中，我们介绍了三种方法，通过哪种方法可以让x轴只显示我们所选定的项目。这是在可视化数据时，可以更清晰地表达关键信息的一种技巧，但要根据数据集的情况选择最合适的方法。对于对数据更加敏感的任务，隐藏x轴刻度标签可能更有效。对于其他情况，使用自定义的x轴刻度可能是更好的选择。无论选择哪种方法，旨在使读者更容易理解数据可视化过程。