今天通过过一个简单的实列，简单说明如何控制坐标轴上的主、副刻度线的参数：宽度、高度、方向、间隔。

全部代码在文末。

1：导入我们所需要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
# MultipleLocator用于调整刻度线的间隔

更多MultipleLocator参数

2：创建数据并建立绘图区

x = np.arange(1, 10)
y1 = x ** 2
y2 = np.array([2, 6, 15, 18, 25, 70, 40, 70, 90])
# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.rcParams["figure.dpi"] = 300  # 分辨率
# 建立坐标系
axes = plt.subplot()

3：调整主、副刻度参数

axes.minorticks_on()
# 显示副刻度线
axes.tick_params(axis="both", which="major", direction="in", width=1, length=5)
axes.tick_params(axis="both", which="minor", direction="in", width=1, length=3)
# 设置主、副刻度线参数
axes.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.4))
# 设置 X 轴上的副刻度线之间的间隔为0.4

axes.tick_params中参数含义：

axis：修改的对象，可选 “X”，“Y”，“both”；

which：“major”主刻度线；“minor”副刻度线；

direction：刻度线的方向；

width、length：宽度、长度

4：绘图

plt.plot(x, y1, color="k")
plt.plot(x, y2, marker="o", linestyle="none", color="k")
plt.axis([0, 10, 0, 100])  # x,y轴最大最小值
# grid 设置网格线性
plt.grid(True, which="major", linestyle="--", color="gray", linewidth=0.75)
plt.grid(True, which="minor", linestyle=":", color="lightgray", linewidth=0.75)
plt.xlabel(r"$\alpha^2+\beta^2$")
plt.ylabel(r"$V_a (m/s)$")
plt.legend(["Calculate", "Experiment"])
plt.show()

其中：

$\alpha^2+\beta^2$

$V_a (m/s)$

是LaTex编码下的公式。

5：结果

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
x = np.arange(1, 10)
y1 = x ** 2
y2 = np.array([2, 6, 15, 18, 25, 70, 40, 70, 90])
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.rcParams["figure.dpi"] = 300  # 分辨率
axes = plt.subplot()
axes.minorticks_on()
axes.tick_params(axis="both", which="major", direction="in", width=1, length=5)
axes.tick_params(axis="both", which="minor", direction="in", width=1, length=3)
axes.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.4))

plt.plot(x, y1, color="k")
plt.plot(x, y2, marker="o", linestyle="none", color="k")
plt.axis([0, 10, 0, 100])
plt.grid(True, which="major", linestyle="--", color="gray", linewidth=0.75)
plt.grid(True, which="minor", linestyle=":", color="lightgray", linewidth=0.75)
plt.xlabel(r"$\alpha^2+\beta^2$")
plt.ylabel(r"$V_a (m/s)$")
plt.legend(["Calculate", "Experiment"])
plt.show()