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本篇文章教你如何在 Matplotlib 中使用和格式化次要刻度。Matplotlib 是一个 Python 数据可视化绘图库。

在使用绘图之前，我们需要设置我们的脚本以使用该库。我们首先导入 Matplotlib，然后从 random 模块加载 randrange 函数以快速生成一些数据。

请记住，你的输出看起来会有所不同。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randrange

data_1 = [randrange(0, 10) for _ in range(0, 10)]
data_2 = [randrange(0, 10) for _ in range(0, 10)]

在 Matplotlib 中激活 Minor Ticks

在 Matplotlib 中激活次要刻度就像调用 pyplot.minorticks_on() 方法一样简单。

代码示例：

plt.plot(data_1)
plt.minorticks_on()

请记住，由于随机生成的数字，你的绘图看起来会有所不同。如你所见，较大的编号之间没有次要刻度。

输出：

Matplotlib 中的样式次要刻度

我们还可以设置次要/主要刻度的样式，使其看起来更符合我们的喜好。我们使用 pyplot.tick_params() 方法来做到这一点。

在以下示例中，我应用了一些样式选项。

代码示例：

# For the X Axis
plt.tick_params(
        axis="x",
    which="minor",
    length=10,
    color="r")

# For the Y Axis
plt.tick_params(
        axis="y",
    which="major",
    length=10,
    color="g",
    labelrotation=45.0)

plt.show()

该函数采用 axis 参数，该参数确定以下样式应用于哪个轴，而 which 参数确定它是应用于主要刻度还是次要刻度。现在有很多选项来设置你的刻度。

输出：

底部的次要刻度现在是红色的并且在上面的输出中更长。侧面的刻度是绿色的，它们的标签旋转了 45 度。

现在你知道了如何在 Matplotlib 中启用和设置次要刻度。

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randrange

data_1 = [randrange(0, 10) for _ in range(0, 10)]

plt.plot(data_1)
plt.minorticks_on()

# For the X Axis
plt.tick_params(
    axis="x",
    which="minor",
    length=10,
    color="r")

# For the Y Axis
plt.tick_params(
    axis="y",
    which="major",
    length=10,
    color="g",
    labelrotation=45.0)

plt.show()