有没有可能为图表制作不同大小的刻度？

Question

假设我有一个有25个刻度的图表，我想让每五个刻度(0，5，10，15，20，25)比其他刻度大一次，以便更容易阅读图表。(这些刻度上已经有数字标签，其他刻度上没有标签，但阅读仍然相当不舒服……)这有可能吗？如果我有27个刻度而不是25个刻度呢？

E:更多信息：

实际上，我正在编辑一个由更有经验的程序员(而我并不是很有经验)编写的没有太多注释的脚本。程序根据给定的数据绘制一张彩色地图(在坐标点(x，y)上表示应变)。呃，我必须承认我不理解代码里说的所有内容。但是，有一部分是用所要求的应变场绘制的。

        # Strain field on background
        fig = mpl.figure(1,figsize=(6,5),facecolor='w',edgecolor='k')
        mpl.clf()
        ax1 = fig.add_axes([0.5*(1-0.50*ratio)+0.05, 0.45, 0.50*ratio, 0.50])
        mpl.contourf(strainY.T * 100,50) # Into percents
        mpl.xlim(0,x-1)
        mpl.ylim(0,y-1)
        mpl.gca().invert_yaxis()
        yt = np.linspace(0,y-1,len(vHeight)+1)
        locs, labels = mpl.yticks(yt, vHeight, fontsize=9)
        xt = np.linspace(0,x-1,len(vWidth)+1)
        locs, labels = mpl.xticks(xt, vWidth, fontsize=9)

yt和xt表示用于放置记号的特殊矢量。由于一些恼人的缩放问题(从像素(?)到其他测量)和不同长度的轴，他们需要一些工作...无论如何，结果是一个2D应变图，其中是带有恒定空格的刻度...

如果你需要更多的信息，我很困惑，我不知道什么信息是必要的。

我已经理解了下面的注释和文档，...what ()对应于plot()。那么set_major_locator应该可以工作吗？虽然我记得我试过一次，但结果不是很好...不过，我可以在该脚本的副本中再试一次。

Answer 1

您是否在寻找主要标记和次要标记？我假设您正在寻找以下示例：

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/major_minor_demo1.html#pylab-examples-major-minor-demo1

编辑我已经修改了你的例子，这样它就可以运行了。下一次，请发布一个其他人可以复制/粘贴/执行的最小示例。

从上面引用的网站上，我复制了轴的格式。如果我理解正确的话，您希望在任意位置设置刻度线。为此，我们可以使用带有列表的FixedLocator。如果刻度之间的间隔恒定，则使用MultipleLocator。在matplotlib.ticker里还有很多其他的定位器...

你应该能够运行下面的代码，希望能得到你想要的东西！:-)

import matplotlib.pyplot as mpl
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter, FixedLocator

majorLocator   = FixedLocator([0,15,19,40,60,99])
majorFormatter = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator   = MultipleLocator(5)

ratio = 1
strainY = np.zeros((100,100))
x = 100
y = 100
vHeight = np.arange(0,100,5)
vWidth = np.arange(0,100,5)

# Strain field on background
fig = mpl.figure(1,figsize=(6,5),facecolor='w',edgecolor='k')
mpl.clf()
ax1 = fig.add_axes([0.5*(1-0.50*ratio)+0.05, 0.45, 0.50*ratio, 0.50])
mpl.contourf(strainY.T * 100,50) # Into percents
mpl.xlim(0,x-1)
mpl.ylim(0,y-1)
mpl.gca().invert_yaxis()
yt = np.linspace(0,y-1,len(vHeight)+1)
locs, labels = mpl.yticks(yt, vHeight, fontsize=9)
xt = np.linspace(0,x-1,len(vWidth)+1)
locs, labels = mpl.xticks(xt, vWidth, fontsize=9)

ax1.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
ax1.xaxis.set_major_formatter(majorFormatter)
ax1.xaxis.set_minor_locator(minorLocator)

mpl.show()

如果这不是你所需要的，你能不能把你的示例代码改成可以运行的代码，也许还能给出你所需要的东西的草图？