如何设置Matplotlib图表上的刻度

背景

Matplotlib是一个Python图形库，它能够用于制作高质量的可视化图表，用Matplotlib制作的图表应用广泛，包括学术出版物、工程材料、金融分析、地理数据等领域。在Matplotlib中，坐标轴的刻度是一个非常重要的元素，它决定了图表中的数据呈现的精度和准确性。因此，了解如何设置Matplotlib图表的刻度是非常必要的。

阅读更多：Matplotlib 教程

什么是刻度

在Matplotlib中，刻度是坐标轴上用于表示数据的标记点。在2D图表中，通常有两个坐标轴：x轴和y轴。坐标轴的刻度由Matplotlib自动设定，但不可避免地会有误差或让人不满意。此时，我们可以手动设置坐标轴的刻度。

如何设置刻度

在Matplotlib中，设置坐标轴刻度的方法有很多，最常用的包括下面两种：

1. 设置刻度位置

默认情况下，Matplotlib会自动设置坐标轴的刻度位置。然而，在某些情况下，我们希望手动控制坐标轴的刻度位置，例如，将坐标轴刻度设置为一组特定范围内的值，而不是按默认设置。此时，我们可以使用set_xticks()和set_yticks()方法来设置坐标轴的刻度位置。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 设置x轴刻度
ax.set_xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])
ax.set_xticklabels([' $-\pi$ ', ' $-\pi/2$ ', '0', ' $\pi/2$ ', ' $\pi$ '])

# 设置y轴刻度
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
ax.set_yticklabels(['-1', '0', '1'])

plt.show()

设置完刻度位置后，我们还可以给刻度标签添加一些处理，例如用LaTeX格式显示数学符号。在这个例子中，我们创建了一个正弦波形，然后手动设置了x轴和y轴的刻度位置

2. 设置刻度间隔

当我们在Matplotlib中创建图表时，有时候需要自定义刻度间隔，例如，使刻度在某个数值的倍数处显示。此时，我们可以使用MultipleLocator来设置刻度间隔。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 200)
y = np.sinc(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 设置x轴刻度间隔
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(2))

# 设置y轴刻度间隔
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))

plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个np.sinc()函数，然后手动设置x轴和y轴的刻度间隔