这篇文章同样以面向对象风格为主，介绍设置轴坐标范围、轴刻度比例、轴刻度（xtick，ytick）的方法。

这篇文章分以下部分来介绍：
1. 设置轴坐标范围
2. 设置轴刻度比例
3. 设置轴刻度

1. 设置轴坐标范围

仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,3,5,7]
y = [4,9,6,8]

# 创建figure，axes，并用axes画图
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(1,1,1)
axes.plot(x,y,'o-r')

# x轴数值范围
# 其他参数参考官网
axes.set_xlim(left=0, right=10)
# y轴数值范围
# 其他参数参考官网
axes.set_ylim(bottom=0, top=20)

plt.show()

axes.set_xlim()和axes.set_ylim()只设置前两项参数，参数含义明显。其余参数参考官网。
（axes.set_xlim()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_xlim — Matplotlib 3.5.2 documentation
axes.set_ylim()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_ylim — Matplotlib 3.5.2 documentation）

执行可以得到以下图片

同样，就设置轴数值范围来说，上面的一段代码等效于（pyplot风格）
# pyplot函数用法
plt.xlim(...)
plt.ylim(...)

2. 设置轴刻度比例

仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,3,5,7]
y = [4,9,6,8]

# 创建figure，axes，并用axes画图
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(1,1,1)
axes.plot(x,y,'o-r')

# y轴的单位刻度显示长度 与 x轴的单位刻度显示长度 的比例
# 其他参数参考官网
axes.set_aspect(aspect=0.5)

plt.show()

axes.set_aspect()只设置第一项参数aspect，表示 y轴的单位刻度显示长度 是 x轴的单位刻度显示长度 的aspect倍。其余参数参考官网。
（axes.set_aspect()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_aspect — Matplotlib 3.5.2 documentation）

执行可以得到以下图片，图中已经注释所设置的参数对应的效果

如果要设置y轴和x轴的单位刻度显示长度相同，还可以用axes.axis('equal')等方式，这里省略介绍。

3. 设置轴刻度

轴刻度（tick）包含轴刻度的定位（locator）和轴刻度的格式化显示（formatter）两部分，实际使用时一般还会分成主刻度（major）和小刻度（minor）分别设置，设置较复杂，这里只给出最简单的FixedLocator和FixedFormatter的示例。

仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [1,3,5,7]
y = [4,9,6,8]

# 创建figure，axes，并用axes画图
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(1,1,1)
axes.plot(x,y,'o-r')

# x轴主刻度的位置和样式
axes.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([1,4,7]))
axes.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(['1_','4_','7_']))
# x轴小刻度的位置和样式
axes.xaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator([2,3,5]))
axes.xaxis.set_minor_formatter(ticker.FixedFormatter(['2_','3_','5_']))
# y轴主刻度的位置和样式
axes.yaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([4,9]))
axes.yaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(['4_','9_']))
# y轴小刻度的位置和样式
axes.yaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator([5,6,7]))
axes.yaxis.set_minor_formatter(ticker.FixedFormatter(['5_','6_','7_']))

plt.show()

axes.xaxis.set_major_locator()表示在axes的x轴上设置主刻度的定位，函数的参数为FixedLocator对象，FixedLocator([1,4,7])表示在1、4、7的位置设置刻度。
axes.xaxis.set_major_formatter()表示在axes的x轴上设置主刻度的格式化显示，函数的参数为FixedFormatter对象，FixedFormatter(['1_','4_','7_'])表示显示的字符串为'1_'、'4_'、'7_'。
其余函数的含义类似。
（axis.set_major_locator()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_major_locator — Matplotlib 3.5.2 documentation
axis.set_major_formatter()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_major_formatter — Matplotlib 3.5.2 documentation
axis.set_minor_locator()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_minor_locator — Matplotlib 3.5.2 documentation
axis.set_minor_formatter()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_minor_formatter — Matplotlib 3.5.2 documentation）

执行可以得到以下图片，图中已经注释x轴主刻度，x轴小刻度，y轴主刻度，y轴小刻度

可以观察到主刻度比小刻度的显示长度略长一点点，这可以帮助分辨主刻度和小刻度。

轴刻度可以参考：matplotlib.ticker — Matplotlib 3.5.2 documentation
轴刻度的定位的显示效果可以参考：Tick locators — Matplotlib 3.5.2 documentation
轴刻度的格式化显示的显示效果可以参考：Tick formatters — Matplotlib 3.5.2 documentation

设置刻度还有其他方式，例如axes.set_xticks()等函数，但函数功能与这里介绍的设置定位（locator）和格式化显示（formatter）的方法不完全相同，这里省略介绍。