Matplotlib自定义坐标轴刻度的实现示例自定义坐标轴刻度的实现示例
主要介绍了Matplotlib自定义坐标轴刻度的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工
作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
虽然 Matplotlib 默认的坐标轴定位器（locator）与格式生成器（formatter）可以满足大部分需求，但是并非对每一幅图都合适。此次我
将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。
在介绍示例之前，我们最好先对 Matplotlib 图形的对象层级有更深入的理解。Matplotlib 的目标是用 Python 对象表现任意图形
元素。例如，想想前面介绍的 figure 对象，它其实就是一个盛放图形元素的包围盒（bounding box）。可以将每个 Matplotlib 对象都
看成是子对象（sub-object）的容器，例如每个 figure 都会包含一个或多个 axes 对象，每个 axes 对象又会包含其他表示图形内容的
对象。
坐标轴刻度线也不例外。每个 axes 都有 xaxis 和 yaxis 属性，每个属性同样包含构成坐标轴的线条、刻度和标签的全部属
性。
1 主要刻度与次要刻度 主要刻度与次要刻度
每一个坐标轴都有主要刻度线与次要刻度线。顾名思义，主要刻度往往更大或更显著，而次要刻度往往更小。虽然一般情况下
Matplotlib 不会使用次要刻度，但是你会在对数图中看到它们
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log')
plt.show()
我们发现每个主要刻度都显示为一个较大的刻度线和标签，而次要刻度都显示为一个较小的刻度线，且不显示标签。
可以通过设置每个坐标轴的 formatter 与 locator 对象，自定义这些刻度属性（包括刻度线的位置和标签）。来检查一下图形 x
轴的属性：
In[1]: print(ax.xaxis.get_major_locator())
print(ax.xaxis.get_minor_locator())
<matplotlib.ticker.LogLocator object at 0x107530cc0>
<matplotlib.ticker.LogLocator object at 0x107530198>
In[2]: print(ax.xaxis.get_major_formatter())
print(ax.xaxis.get_minor_formatter())
<matplotlib.ticker.LogFormatterMathtext object at 0x107512780>
<matplotlib.ticker.NullFormatter object at 0x10752dc18>
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