7.设置刻度
7.1.设置坐标轴刻度
7.2.设置刻度标签（Setting Tick Labels）
7.3.调整刻度标签 (Adjusting the ticklabels)

7.设置刻度

7.1.设置坐标轴刻度

到目前为止，在所有例子中Matplotlib都自动负责了确定轴上间距点的任务。

例如，可以看到前面一个例子中的X轴编号为 -6. -4, -2, 0, 2, 4, 6, 而Y轴编号 -1.0，0, 1.0, 2.0, 3.0

使用xticks或yticks可获取或设置当前的刻度位置和标签。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# get the current axes, creating them if necessary:
ax = plt.gca()
locs, labels = plt.xticks()
print(locs, labels)
locs, labels = plt.xticks()
print(locs, labels)
locs, labels = plt.yticks()
print(locs, labels)

输出结果：

[0.  0.2 0.4 0.6 0.8 1. ] [Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, '')]
[0.  0.2 0.4 0.6 0.8 1. ] [Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, '')]

plt.xticks(np.arange(10))
locs, labels = plt.xticks()
print(locs, labels)
'''
输出结果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, ''), Text(0, 0, '')]
'''

现在，设置xticks的位置和标签：

# set the locations and labels of the xticks
plt.xticks(np.arange(4),('Berlin', 'London', 'Paris', 'Toronto'))
plt.show()

输出：

([<matplotlib.axis.XTick at 0x17822581a48>,<matplotlib.axis.XTick at 0x1782257dec8>,<matplotlib.axis.XTick at 0x1782257da88>,<matplotlib.axis.XTick at 0x178225a8248>],<a list of 4 Text xticklabel objects>)

回到之前的三角函数示例。下面使用Pi的因子而非整数值作为X轴的刻度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 70, endpoint=True)
F1 = np.sin(X**2)
F2 = X * np.sin(X)
# get the current axes, creating them if necessary:
ax = plt.gca()
# making the top and right spine invisible:
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
# moving bottom spine up to y=0 position:
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
# moving left spine to the right to position x == 0:
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.xticks( [-6.28, -3.14, 3.14, 6.28])
plt.yticks([-3, -1, 0, +1, 3])
plt.plot(X, F1)
plt.plot(X, F2)
plt.show()

7.2.设置刻度标签（Setting Tick Labels）

现在用自定义标记重新定义xticks。我们将再次使用xticks方法来实现此目的。

但是这次将用两个参数调用xticks:

第一个是之前使用的相同列表，即x轴上的位置，来得到刻度。

第二个参数是具有与之相应LaTex刻度标记的相同大小的列表，即想要用文本而不是值。LaTex表示法必须是一个原始字符串（raw string）来抑制Python的转义机制，因为LaTex表示法大量使用并依赖于反斜杠。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 70, endpoint=True)
F1 = X * np.sin(X)
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
# labelling the X ticks:
plt.xticks( [-6.28, -3.14, 3.14, 6.28],[r'$-2\pi$', r'$-\pi$', r'$+\pi$', r'$+2\pi$'])
plt.yticks([-3, -1, 0, +1, 3])
plt.plot(X, F1)
plt.show()

7.3.调整刻度标签 (Adjusting the ticklabels)

我们希望增加ticklabels的易读性。我们将增加字体大小，并将在半透明背景上渲染它们。

print(ax.get_xticklabels())
'''
输入结果：
[Text(-6.28, 0, '$-2\\pi$'), Text(-3.14, 0, '$-\\pi$'), Text(3.14, 0, '$+\\pi$'), Text(6.28, 0, '$+2\\pi$')]
'''for xtick in ax.get_xticklabels():print(xtick)
'''
输出结果：
Text(-6.28, 0, '$-2\\pi$')
Text(-3.14, 0, '$-\\pi$')
Text(3.14, 0, '$+\\pi$')
Text(6.28, 0, '$+2\\pi$')
'''labels = [xtick.get_text() for xtick in ax.get_xticklabels()]
print(labels)
'''
输出结果：
['$-2\\pi$', '$-\\pi$', '$+\\pi$', '$+2\\pi$']
'''

让我们增加字体大小并使字体半透明：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltX = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 170, endpoint=True)
F1 = np.sin(X ** 3 / 2)
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xticks([-6.28, -3.14, 3.14, 6.28],[r'$-2\pi$', r'$-\pi$', r'$+\pi$', r'$+2\pi$'])
plt.yticks([-3, -1, 0, +1, 3])
for xtick in ax.get_xticklabels():# 设置x轴上字体大小xtick.set_fontsize(18)# 设置x轴标签的颜色xtick.set_bbox(dict(facecolor='red', edgecolor='None', alpha=0.7))
for ytick in ax.get_yticklabels():# 设置y轴上字体大小ytick.set_fontsize(14)# 设置y轴上标签的颜色ytick.set_bbox(dict(facecolor='green', edgecolor='red', alpha=0.7))plt.plot(X, F1, label="$sin(x)$")
plt.legend(loc='lower left')
plt.show()

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7.2.设置刻度标签（Setting Tick Labels）

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