Matplotlib半对数图：当范围很大时，小刻度标记消失

Question

当制作半对数图（y为对数）时，y轴上的次刻度标记（十年中的8）会自动出现，但似乎当轴范围超过10 ** 10时，它们会消失。我试过很多方法强迫他们回来，但无济于事。它们可能会因为大范围而消失以避免过度拥挤，但人们应该有选择吗？

Answer 1

matplotlib的溶液> = 2.0.2

让我们考虑以下示例

由此代码生成：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np

y = np.arange(12)
x = 10.0**y

fig, ax=plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.set_xscale("log")
plt.show()

次要的标签确实消失了，通常的方式来展示它们（如plt.tick_params(axis='x', which='minor')）失败。

第一步是在轴上显示10的所有幂，

locmaj = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10,numticks=12) 
ax.xaxis.set_major_locator(locmaj)

其中诀窍是将numticks设置为等于或大于刻度数的数字（在这种情况下为12或更高）。

然后，我们可以添加次要的标签作为

locmin = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0,subs=(0.2,0.4,0.6,0.8),numticks=12)
ax.xaxis.set_minor_locator(locmin)
ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

请注意，我将此限制为每十年包含4个小刻度（使用8同样可能，但在此示例中会过度拥挤轴）。另请注意，numticks再次（非常不直观地）为12或更大。

最后，我们需要使用NullFormatter()作为次要刻度，以便不为它们显示任何刻度标签。

matplotlib 2.0.0

的解决方案

以下适用于matplotlib 2.0.0或更低版本，但它在matplotlib 2.0.2中不起作用。

让我们考虑以下示例

由此代码生成：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np

y = np.arange(12)
x = 10.0**y

fig, ax=plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.set_xscale("log")
plt.show()

次要的标签确实消失了，通常的方式来展示它们（如plt.tick_params(axis='x', which='minor')）失败。

第一步是在轴上显示10的所有幂，

locmaj = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0, subs=(0.1,1.0, ))
ax.xaxis.set_major_locator(locmaj)

然后，我们可以添加次要的标签作为

locmin = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0, subs=(0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1,2,4,6,8,10 )) 
ax.xaxis.set_minor_locator(locmin)
ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

请注意，我将此限制为每十年包含4个小刻度（使用8同样可能，但在此示例中会过度拥挤轴）。还要注意 - 这可能是这里的关键 - subs参数给出一个列表，该参数给出了基数的整数幂的倍数（参见documentation）。二十年而不是一个。

最后，我们需要使用NullFormatter()作为次要刻度，以便不为它们显示任何刻度标签。