修复太多的刻度

意外滴答行为的一个常见原因是传递字符串列表而不是数字或日期时间对象。在读取以逗号分隔的文本文件时，这很容易发生，恕不另行通知。Matplotlib 将字符串列表视为分类变量（Plotting categorical variables），默认情况下每个类别打一个勾，并按照提供的顺序绘制它们。如果不需要，解决方案是将字符串转换为数字类型，如下例所示。

示例 1：字符串可能导致意外的数字刻度顺序

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1, 2, constrained_layout=True, figsize=(6, 2.5))
x = ['1', '5', '2', '3']
y = [1, 4, 2, 3]
ax[0].plot(x, y, 'd')
ax[0].tick_params(axis='x', color='r', labelcolor='r')
ax[0].set_xlabel('Categories')
ax[0].set_title('Ticks seem out of order / misplaced')

# convert to numbers:
x = np.asarray(x, dtype='float')
ax[1].plot(x, y, 'd')
ax[1].set_xlabel('Floats')
ax[1].set_title('Ticks as expected')

Text(0.5, 1.0, 'Ticks as expected')

示例 2：字符串可以导致非常多的刻度

如果x有 100 个元素，所有的字符串，那么我们将有 100 个（不可读）滴答，同样的解决方案是将字符串转换为浮点数：

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 2.5))
x = [f'{xx}' for xx in np.arange(100)]
y = np.arange(100)
ax[0].plot(x, y)
ax[0].tick_params(axis='x', color='r', labelcolor='r')
ax[0].set_title('Too many ticks')
ax[0].set_xlabel('Categories')

ax[1].plot(np.asarray(x, float), y)
ax[1].set_title('x converted to numbers')
ax[1].set_xlabel('Floats')

Text(0.5, -3.555555555555568, 'Floats')

示例 3：字符串可能导致日期时间刻度的意外顺序

一个常见的情况是从 CSV 文件中读取日期时，需要将它们从字符串转换为日期时间对象，以获取正确的日期定位器和格式化程序。

fig, ax = plt.subplots(1, 2, constrained_layout=True, figsize=(6, 2.75))
x = ['2021-10-01', '2021-11-02', '2021-12-03', '2021-09-01']
y = [0, 2, 3, 1]
ax[0].plot(x, y, 'd')
ax[0].tick_params(axis='x', labelrotation=90, color='r', labelcolor='r')
ax[0].set_title('Dates out of order')

# convert to datetime64
x = np.asarray(x, dtype='datetime64[s]')
ax[1].plot(x, y, 'd')
ax[1].tick_params(axis='x', labelrotation=90)
ax[1].set_title('x converted to datetimes')

plt.show()