matplotlib.pyplot yticks([]) 的令人费解的行为

Question

我想抑制 pyplot 自动生成的刻度标签，以支持我自己的标签。当我在以下 Python 脚本中使用 pyplot.yticks([]) 抑制 y-tick 标签时，

from matplotlib import pyplot as plt

num_points = 10
data       = [i for i in range(num_points)]
fig        = plt.figure()
ax         = plt.subplot(1,1,1)

ax.plot(data)
ax.set_yscale('log')
plt.yticks([])
plt.text(1, 7, '10 data points')

plt.show()

pyplot 根据需要抑制 y-tick 标签：

但是当num_points小于十时，pyplot会忽略pyplot.yticks([])，插入其自动生成的刻度标签，并产生

当我通过plt.yticks(values_list, labels_list) 提供值列表和标签列表来提供自己的刻度标签时，pyplot.yticks() 接受我的标签，但它仍然绘制其自动生成的刻度标签，覆盖我的标签。

如果我通过省略ax.set_yscale('log') 语句将九点对数图更改为线性图，pyplot 不会自动绘制生成刻度标签：

问题似乎与少于十个点的对数图有关。如何在少于十个点的对数图中抑制自动生成的刻度标签？

Answer 1

使用对数轴时，默认情况下不仅会显示主要刻度，还会显示次要刻度。您可以单独关闭它们。请注意，当主要刻度很少时，次要刻度也可以得到一个标签。

另请注意，在对数刻度上使用零值通常不是一个好主意。由于log(0) 是负无穷大，matplotlib 必须对所需的刻度距离进行一些脆弱的猜测。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import ticker

num_points = 10
data       = [i+2 for i in range(num_points)]
fig        = plt.figure()
ax         = plt.subplot(1,1,1)

ax.plot(data)
ax.set_yscale('log')
ax.text(1, 7, '10 data points')
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.NullLocator())

plt.show()

图像以蓝色显示主要刻度，以红色显示次要刻度。在本例中，只有一个主要刻度，一些次要刻度也有一个标签。