Python 使用子地块获取图形中的刻度

我有一个用matplotlib制作的复杂图形，有三个子图，其中两个子图有双轴。它工作得很好，只是图中没有记号，我不知道如何得到它们

以下是代码和图：

fig = plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(3, 1)
idx=0
n=len(d_10[idx])
fac=0.2

ax1=fig.add_subplot(gs[0,0])
ax1.errorbar(range(n),d_10[idx]["abs(Overlap)"][0:n],yerr=d_10[idx]["ErrOverlap"][0:n],ms=4,mew=0.7,marker="o",ls='none',elinewidth=0.7,capsize=3,fillstyle='none',color=qual_cp4[2])
ax1.plot([0],d_10[idx]["abs(Overlap)"][0],marker="o",ls='none',fillstyle='none',color=qual_cp4[2],ms=4,mew=0.4,label='d=0')
ax1.plot(range(n),np.sqrt(hc_10),marker="+",ls='none',color=qual_cp4[0],label='Laughlin')
ax1.axes.get_xaxis().set_ticklabels([])

plt.yscale('log', nonposy="clip") 
plt.axis([-2,101,1e-5,1.2])
plt.legend(loc='upper right')
yl1=plt.ylabel(r'$|\langle\psi_L^d|\phi_n\rangle|$')
plt.axis([-1,101,0.5e-5,2]);

ax2=fig.add_subplot(gs[1,0])
fac2=0.15
ex=corr*(18.5650511599/(2*10)-10/(2*np.sqrt(27.0/2)))
ax2.plot(range(n),energies[idx],color=qual_cp4[1])
yl2=plt.ylabel(r'$E_n$')
deltaE=abs(min(np.array(energies[idx]))-max(np.array(energies[idx])))
Emin=min(np.array(energies[idx]))-fac2*deltaE
Emax=max(np.array(energies[idx]))+fac2*deltaE
plt.axis([-1,n,Emin,Emax]);
plt.yticks(np.arange(Emin, Emax, abs(Emax-Emin)/4.0))
ax2.plot([0,n+1],[ex,ex],ls=':',color='r',lw=1)

ax3 = ax2.twinx()
fac3=0.4
ax3.plot([0],overlaps[idx][0],color=qual_cp4[1],label=r'$E_n$')
ax3.plot(range(n),overlaps[idx],ls="--",color=qual_cp4[3],label=r'$f$')
ax3.plot([0],overlaps[idx][0],ls=':',color='r',lw=1,label=r'$E_L$')
yl3=plt.ylabel(r'$f_n$') 
deltaov=abs(min(overlaps[idx])-max(overlaps[idx]))
ovmin=min(overlaps[idx])-fac3*deltaov
ovmax=max(overlaps[idx])+fac3*deltaov
plt.axis([-1,n,ovmin,ovmax]);
ax3.plot([0,n+1],[1,1],ls='-',color='k',lw=1)

ax2.axes.get_xaxis().set_ticklabels([]) 
ax3.axes.get_xaxis().set_ticklabels([]) 
plt.legend(loc='lower right',ncol=3)

ax4=fig.add_subplot(gs[2,0])
ex=corr*(18.5650511599/(2*10)-10/(2*np.sqrt(27.0/2)))
ax4.plot(range(n),np.absolute(energies[idx]-ex),color=qual_cp4[1],label=r'$E$')
yl2=plt.ylabel(r'$|E_n-E_L|$')
xl=plt.xlabel(r'$n$')
deltaE=abs(min(np.absolute(np.array(energies[idx])-ex))-max(np.absolute(np.array(energies[idx])-ex)))
Emin=min(np.absolute(np.array(energies[idx])-ex))-fac*deltaE
Emax=max(np.absolute(np.array(energies[idx])-ex))+fac*deltaE
#plt.yticks(np.arange(Emin, Emax, abs(Emax-Emin)/4.0))
plt.yscale('log', nonposy="clip") 

currov=np.abs(np.array(overlaps[idx])-1.0)

ax5 = ax4.twinx()
ax5.plot([0],currov[0],color=qual_cp4[1],label=r'$E$')
ax5.plot(range(n),currov,ls="--",color=qual_cp4[3],label=r'$f$')
yl5=plt.ylabel(r'$|f_n-1|$') 
deltaov=abs(min(currov)-max(currov))
ovmin=min(currov)-fac*deltaov
ovmax=max(currov)+fac*deltaov

plt.yscale('log', nonposy="clip") 
plt.legend(loc='upper right')

gs.update(wspace=0.5, hspace=0.3)

plt.savefig('Sphere_plots/LaughlinVsd0_Overlap_Energy_f_N_10_3pane.pdf', bbox_extra_artists=(yl3,), bbox_inches='tight')

我怎样才能弄到那些虱子？我绝对希望它们在x轴上；在y轴上不确定（将首先查看）

编辑：这是一个具有相同问题的可执行测试代码：

import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
from matplotlib import ticker
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set_style('white')
from sys import path

fig = plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(3, 1)
N=10.0
Nphi=27.0
corr=np.sqrt(Nphi/(3*N))
idx=0
n=100
fac=0.2

ax1=fig.add_subplot(gs[0,0])
#plt.title("Regular Laughlin   "+r'$\nu=1/3$'+"   "+r'$N_e=10$')
overlaps=np.random.rand(n)
errors=0.1*np.random.rand(n)
ax1.errorbar(range(n),overlaps,errors,ms=4,mew=0.7,marker="o",ls='none',elinewidth=0.7,capsize=3,fillstyle='none',color='r',label="d=0")
ax1.axes.get_xaxis().set_ticklabels([])

plt.yscale('log', nonposy="clip") 
plt.axis([-2,101,1e-5,1.2])
plt.legend(loc='lower right')
yl1=plt.ylabel(r'$|\langle\psi_L^d|\phi_n\rangle|$')
plt.axis([-1,101,0.5e-5,2]);

ax2=fig.add_subplot(gs[1,0])
fac2=0.15
ex=corr*(18.5650511599/(2*10)-10/(2*np.sqrt(27.0/2)))
energies=ex*np.random.rand(n)
ax2.plot(range(n),energies,color='b',lw=1)
yl2=plt.ylabel(r'$E_n$')
deltaE=abs(min(np.array(energies))-max(np.array(energies)))
Emin=min(np.array(energies))-fac2*deltaE
Emax=max(np.array(energies))+fac2*deltaE
plt.axis([-1,n,Emin,Emax]);
plt.yticks(np.arange(Emin, Emax, abs(Emax-Emin)/4.0))
ax2.plot([0,n+1],[ex,ex],ls=':',color='r',lw=1)

plt.savefig('testfig.pdf', bbox_inches='tight')

---

白色seaborn风格正在关闭滴答声。您可以改为使用选择记号样式

sns.set_style("ticks")

默认情况下，这将使刻度向外。要手动添加向内的刻度，可以执行以下操作

sns.set_style("white", {'xtick.direction': u'in', 'xtick.major.size': 5.0, 'xtick.minor.size': 2.0,
                        'ytick.direction': u'in', 'ytick.major.size': 5.0, 'ytick.minor.size': 2.0})

您还可以使用：

这会导致子地块的每一侧都出现记号，如果您希望子地块位于左侧和底部，可以执行以下操作：

ax1.xaxis.tick_bottom()
ax1.yaxis.tick_left()

---

y\u格式化程序

在

plt.gca（）.yaxis.set\u major\u格式化程序（y\u格式化程序）

中做什么？我认为默认情况下会有记号标记，但您将其关闭。你的

rcParams

中有什么可疑的地方吗？好问题；它确保y轴显示值中没有“偏移”。事实证明，在这些绘图中，这是不必要的，但是删除它并不会使勾号返回（更新的OP）。您可以发布一个带有虚拟数据的可执行代码，我们可以对其进行调试吗？

ax1.xaxis.tick_bottom()
ax1.yaxis.tick_left()