python使用matplotlib绘图刻度标签问题

我在对数坐标中指定X轴刻度是遇到显示多余的刻度标签
代码：

ax[0].tick_params(labelsize=10)
# ax[0].set_xticks([300, 500, 1000, 2000])  # 设置刻度
ax[0].set_xticklabels([300, 500, 1000, 2000])  # 设置刻度标签
ax[0].set_yscale('log')
ax[0].set_xscale('log')
ax[0].set_ylim(40, 1000)
ax[0].set_xlim(300, 2000)

结果：

请问该如何只显示300 500 1000 2000这几个点而且不是科学计数的形式？

【以下回答由 ChatGPT 生成】

要解决这个问题，你可以使用LogLocator和FixedFormatter来指定对数坐标的刻度和刻度标签。

首先，你需要导入matplotlib.ticker模块，然后修改你的代码如下：

import matplotlib.ticker as ticker
ax[0].tick_params(labelsize=10)
ax[0].set_xscale('log')
ax[0].set_yscale('log')

# 设置X轴刻度
x_ticks = [300, 500, 1000, 2000]
ax[0].xaxis.set_ticks(x_ticks)

# 设置X轴刻度标签
x_ticklabels = [str(x) for x in x_ticks]
ax[0].xaxis.set_ticklabels(x_ticklabels)

# 设置Y轴刻度
y_ticks = [40, 1000]
ax[0].yaxis.set_ticks(y_ticks)

# 设置Y轴刻度标签
y_ticklabels = [str(y) for y in y_ticks]
ax[0].yaxis.set_ticklabels(y_ticklabels)

# 将刻度标签的格式设置为非科学计数的形式
ax[0].xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())
ax[0].yaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())

ax[0].set_ylim(40, 1000)
ax[0].set_xlim(300, 2000)

这样，你的图形就会只显示300、500、1000和2000这几个点，并且刻度标签会以非科学计数的形式显示。

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除此之外, 这篇博客: 利用Python中的Matplotlib，绘制2000年以来中国人口出生率、死亡率及增长率趋势图中的 2.解决中文乱码问题 部分也许能够解决你的问题。

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