Python 如何使用Matplotlib在日志比例上显示小刻度标签

有人知道如何使用Python/Matplotlib以对数比例显示次要记号的标签吗？

您可以使用

plt.tick_参数（axis='y'，which='minor'）

设置次要记号，并使用

Matplotlib.ticker

FormatterFormatter

设置它们的格式。比如说,

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
x = np.linspace(0,4,1000)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')
plt.tick_params(axis='y', which='minor')
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter("%.1f"))
plt.show()

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一个选项是使用

matplotlib.ticker.LogLocator

导入numpy
进口派拉布
导入matplotlib.pyplot
导入matplotlib.ticker
##设置样式
从matplotlib导入rc
rc（'font'，**{'family'：'sans serif'，'sans serif'：['Times-Roman']}）
rc（'text'，usetex=True）
matplotlib.rcParams['text.latex.preamble']=[r”\usepackage{amsmath}]
##算计
图，ax=matplotlib.pyplot.subplot（1，sharex=True，squence=True）
x=numpy.linspace（0.0,20.0,1000）
y=numpy.exp（x）
轴图（x，y）
ax.set_yscale（'log'））
##设置y刻度
y_major=matplotlib.ticker.LogLocator（基数=10.0，numticks=5）
ax.yaxis.set\u major\u定位器（y\u major）
y_minor=matplotlib.ticker.LogLocator（base=10.0，subs=numpy.arange（1.0，10.0）*0.1，numticks=10）
ax.yaxis.set_minor_定位器（y_minor）
ax.yaxis.set\u minor\u格式化程序（matplotlib.ticker.NullFormatter（））
##保存数字
pylab.tight_布局（）
pylab.savefig（'./test.png'，dpi=200）

你会得到

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您唯一需要手动调整的是主刻度和次刻度的

numticks

输入，它们都必须是主刻度总数的一小部分。

您看过函数了吗？doc说：设置记号和记号标签的外观参数。这个问题似乎是重复的，以防有人正在寻找一个解决方案，在一个超过10年的对数轴上显示小记号，下面的解决方案行不通，你可以看一看。我认为OP要求的更多，因为他想在小刻度上贴上标签。就像这个相关的答案一样：@prodev_paris——你说得对：我编辑了我的答案，使之更完整。@xnx有没有办法标记每一个第n个小记号？例如，类似于

plt.tick_参数（axis='x'，which='minor'，every=6）

更好的是，打开网格！这对我有效，只是这里有类似的问题？