Matplotlib：如何仅为抽搐设置最小值和最大值

Question

我的代码非常相似：

plt.plot(df_tags[df_tags.detailed_tag == tag]['week'], df_tags[df_tags.detailed_tag == tag].tonality)

输出：

但我希望这样只留下x轴的最小值和最大值：

plt.plot(df_tags[df_tags.detailed_tag == tag]['week'], df_tags[df_tags.detailed_tag == tag].tonality)
plt.xticks([df_tags['week'].min(), df_tags['week'].max()])
print (df_tags['week'].min(), df_tags['week'].max())

没有运气，他将第二周作为最后一周，但为什么以及如何解决它：

Answer 1

由于未知的输入数据，无法确定地回答这个问题。解释 显示的少量代码，可以设置滴答和标签，

t = [df_tags['week'].min(), df_tags['week'].max()]
plt.xticks(t,t)

<小时/> 解释为什么单独plt.xticks(t)不起作用：
初始图的轴具有一些刻度位置和刻度标记集，即对应于[2018-03, 2018-04, 2018-05,...]的刻度位置和相应的刻度标记[2018-03, 2018-04, 2018-05,...]。如果您现在仅通过plt.xticks([2018-03, 2018-08])更改刻度线位置，则绘图将只有两个不同的刻度线位置，但仍然使用相同的标签来占据这些位置。因此，第二个标签2018-04将占据第二个（和最后一个）位置 由于这是不受欢迎的，因此您应始终设置刻度线位置和。这可以通过plt.xticks(ticklocations, ticklabels)或ax.set_xticks(ticklocations); ax.set_xticklabels(ticklabels)完成。

Answer 2

这个hacky解决方案背负着这个SO post

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'week': ['2018-01', '2018-02', '2018-03', '2018-04', '2018-05', '2018-06', '2018-07', '2018-08'], 'val': np.arange(8)})

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(df['week'], df['val'])
for i, label in enumerate(ax.get_xticklabels()):
    if i > 0 and i < len(ax.get_xticklabels()) - 1:
        label.set_visible(False)
plt.show()