提问人：Leo 提问时间：10/4/2023 最后编辑：tmdavisonLeo 更新时间：10/4/2023 访问量：46
对数轴大刻度和小刻度
logarithmic axis major and minor ticks
问：
在 python 的 matplotlib 中，我怎样才能使对数 x 轴刻度如附图所示（即，从 1 到 4.5 每 0.5 间距有标签的大刻度;每 0.1 间距没有标签的小刻度）：
我尝试了一些方法，例如
ax1.set_xticks([1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5])
ax1.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.1f'))
ax1.xaxis.set_minor_locator(LogLocator(base=1,subs=(0.1,)))
但它并没有给我正确的解决方案。
答：
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Roman Pavelka
10/4/2023
#1
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx()
a, b = 1, 4.5
step_minor, step_major = 0.1, 0.5
minor_xticks = np.arange(a, b + step_minor, step_minor)
ax.set_xticks(minor_xticks, minor=True)
ax.set_xticklabels(["" for _ in minor_xticks], minor=True)
xticks = np.arange(a, b + step_major, step_major)
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticklabels(xticks)
ax.set_xlim([a, b])
plt.show()
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tmdavison
10/6/2023
ax.semilogx()是一个绘图函数（即类似于 ），它还将 x 轴的刻度设置为对数。如果您只想更改 x 轴刻度，则有一个专用功能：ax.plot()ax.set_xscale('log')
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tmdavison
10/4/2023
#2
您可以使用 MultipleLocator 设置刻度的位置。您可以使用 ax.xaxis.set_major_locator 和 ax.xaxis.set_minor_locator 为主要和次要分时设置不同的倍数。
至于刻度标签的格式：您可以使用带有 ScalarFormatter 的 ax.xaxis.set_major_formatter 设置主要刻度格式，并使用带有 NullFormatter 的 ax.xaxis.set_minor_formatter 关闭次要刻度标签。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
# set the xaxis to a logarithmic scale
ax.set_xscale('log')
# set the desired axis limits
ax.set_xlim(1, 4.5)
# set the spacing of the major ticks to 0.5
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.5))
# set the format of the major tick labels
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.ScalarFormatter())
# set the spacing of the minor ticks to 0.1
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1))
# turn off the minor tick labels
ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.NullFormatter())
plt.show()
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