plt修改坐标轴不均匀

如果你需要修改坐标轴不均匀的话，可以使用 matplotlib 库中的 `set_xlim` 和 `set_ylim` 方法。

例如，如果你想让 x 轴的范围在 -10 到 10 之间，但是在 -5 到 5 的范围内更加详细地显示数据，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

ax.set_xlim(-10, 10)
ax.set_ylim(-1.2, 1.2)

ax.set_xticks(np.linspace(-10, 10, 11))
ax.set_xticks(np.linspace(-5, 5, 21), minor=True)

plt.show()

在这个例子中，我们使用 `set_xlim` 和 `set_ylim` 方法来设置 x 轴和 y 轴的范围，然后使用 `set_xticks` 和 `set_yticks` 方法来设置刻度。

注意，我们使用 `set_xticks` 方法来设置主刻度，使用 `set_xticks` 方法的 `minor` 参数来设置次要刻度。这样可以让我们在 -5 到 5 的范围内更加详细地显示数据。

相关问题

numpy坐标轴刻度间距

### 如何设置Matplotlib中Numpy数组绘制图形的坐标轴刻度间距

为了调整`matplotlib`绘图时坐标轴刻度的间距，在创建图表之后可以使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数来指定X轴和Y轴上的刻度位置以及标签。下面的例子展示了如何自定义这些参数。

#### 自定义X轴刻度间隔

当处理由`numpy`生成的数据集并希望改变默认显示方式时，可以通过传递一个表示新刻度位置列表给`xticks()`方法实现这一点：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)  # 创建用于测试的数据点
y_sin = np.sin(x)

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

# 定义新的X轴刻度位置
new_xticks = np.arange(min(x), max(x)+1, step=np.pi/4)  
labels = ['{:.2f}'.format(i) for i in new_xticks]

# 应用新的X轴刻度位置及其对应的标签
plt.xticks(ticks=new_xticks, labels=labels)

plt.grid(True)
plt.show()

这段代码会将X轴上原本密集分布的小数形式替换为更易读的形式，并且每π/4处有一个标记[^1]。

对于特定数值类型的数据显示（比如时间序列），还可以考虑利用Python内置的时间模块或其他第三方库来进行更加复杂的格式化操作。

#### Y轴同样适用此逻辑

同样的原理也适用于控制Y轴的刻度密度；只需调用相应的`yticks()`即可完成相同的操作。如果想要同时修改两个方向，则可以在同一段脚本里分别配置它们。

#### 使用固定数量的刻度

另一种常见的需求是指定固定的几个主要刻度而不是基于步长增量的方式。这可以通过计算最小值到最大值之间均匀分割后的结果作为输入提供给上述提到的方法之一来达成目的。

num_ticks = 5  # 设定总共需要多少个大格子
major_locator = plt.MaxNLocator(nbins=num_ticks)
ax.xaxis.set_major_locator(major_locator)

这种方法允许开发者精确地决定整个范围内应该有多少个显著特征点被突出显示出来，从而使得最终呈现效果既美观又实用[^2]。

从坐标（x1，y1）到坐标（x2,y2)，我想从这两个坐标点之间取10个坐标点，这10个坐标点之间的距离规律是，一开始距离大，越接近终点，距离越小，如何些python代码

你可以使用Python的matplotlib库中的`np.linspace`函数来创建均匀间隔的坐标点序列。首先，我们需要导入必要的模块并计算初始距离。然后，我们可以将这个距离分布应用到直线上的等间距位置。这里是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义起始坐标和结束坐标
x1, y1 = (0, 0)
x2, y2 = (10, 10)  # 示例终点，可以根据需要更改

# 计算总距离作为最大步长
distance = np.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)

# 设定每个点之间的间隔，比如我们想要10个点，所以间隔大约是总距离除以9
step = distance / (10 - 1)

# 创建10个点的列表，满足距离逐渐减小的要求
points = [(x1 + i * step, y1 + i * step) for i in range(10)]

# 可视化这些点
plt.plot([x1, x2], [y1, y2])
plt.scatter(*zip(*points), label='采样点')
plt.legend()
plt.show()

# 输出采样点列表
print("采样点坐标:", points)

运行这段代码，你会得到一条从起点到终点的直线，并且按照指定规则每隔一定距离有一个采样点。