Matplotlib 如何取消所有子图的刻度标签

在使用Matplotlib时，许多时候我们希望更改刻度标签的显示方式以适应我们的数据。然而，有时候我们也需要完全去掉这些标签，以便更好地直观地展现数据。本文将会介绍如何在Matplotlib中取消所有子图的刻度标签。

Matplotlib刻度标签简介

在Matplotlib中，刻度标签是指显示在坐标轴上的数字或文字标记，用于表示轴线上的特定位置。例如，以下代码段创建一个简单的图形，其中包含了X轴和Y轴的坐标轴及其各自的刻度：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 6)
y = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()

可以看到，在X轴和Y轴上分别显示了从1到5的数字刻度。这些刻度标签默认情况下由Matplotlib自动产生，并可以通过一系列操作来进行格式化、旋转、自定义等。

如何取消子图的刻度标签

有时候，我们不希望显示任何刻度标签，以更好地展示数据。下面是一些常见的需要去掉刻度标签的情形：

1.图像已经包含了详细的标注

如果我们希望用其他方式更详细地注释图像，那么刻度标签可能会对我们的展示造成干扰。例如，下面的图像描述了年龄与收入之间的相关性，并通过标注的方式指出了不同收入段的均值：

在这个例子中，刻度标签会使图像看起来杂乱无章，而直接用标注的方式呈现数据，则既清晰明了又美观。

2.需要控制每个值的精度

刻度标签默认精度的处理方式是十分基本的，他们适用于绝大多数简单的情形，但对于一些需要高精度数据的应用场景可能不太适合。

例如，在以下代码中，我们计算了Pi的前几千位，并将其作为Y轴坐标：

import matplotlib.pyplot as plt
import math

fig, ax = plt.subplots()
pi_str = str(math.pi)
y = [float(pi_str[i:i+5]) for i in range(2,len(pi_str)-2,5)]
x = range(len(y))
ax.plot(x, y)
plt.show()

虽然该图像向我们展示了Pi的前几千位是多么的不规则、无限和重复，但是在这些数据之间放置的刻度使他们的显示相当拥挤和难以解读。

如果我们希望更接近于观测值的细节，刻度标签可能会过于粗糙——以一个字符为单位显示全部精度会让图像难以阅读。

3.需要高度的自定义

如果我们需要将Matplotlib与其他的技术组合使用，我们也许想放弃刻度标签，从而直接在图像中内嵌在代码中自定义的元素。例如，下面的代码创建了一个具有定制的数据轴、一些箭头和文字的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 显示数据轴
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) * np.exp(-x)
ax.plot(x, y)

# 增加两个箭头
ax.annotate('', xy=(np.pi*5/4, 0), xycoords='data',
            xytext=(np.pi*1.5, 0.5), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="<|-|>", color='r'))
ax.annotate('', xy=(np.pi*5/4, 0), xycoords='data',
            xytext=(np.pi/4, 0.5), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="<|-|>", color='r'))

# 自定义一些文本
ax.text(np.pi*1.03, 0.8, "Peak", fontsize=14)
ax.text(np.pi*1.03, -0.8, "Valley", fontsize=14)

# 去掉刻度标签
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

plt.show()

由于这里的刻度标签已经被完全去掉，所以我们得到了一个能够自由自定义的图像。

但如何才能在Matplotlib中去掉刻度标签呢？接下来，我们将提供一些简单的方法。

去掉单个图像的刻度标签

在Matplotlib中，你可以很容易地去掉单个子图的刻度标签。以下是一些示例代码。

# 方法1：使用set_ticks函数去掉刻度（所有刻度及其标签都会消失）
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

# 方法2：使用spines对象去掉刻度（注意，这个操作只取消显示了刻度标签，但是保留了刻度）
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)

# 方法3：使用tick_params函数控制刻度的显示方式
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.tick_params(axis='both', which='both', length=0)

上述方法之一应该适用于大多数单个子图的情况。但是，如果你想同时修改多个子图，或者想直接去掉刻度本身，你可能需要以不同方式进行操作。

去掉子图中的所有刻度标签

如果你希望去掉子图中的所有刻度标签，以下是一些可行的方法：

方法1：使用set_visible函数去掉刻度（所有刻度及其标签都会消失）

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)
for ax in axs.flat:
    ax.plot(x, y)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

方法2：使用spines对象去掉刻度（刻度依然存在，但是标签消失）

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)
for ax in axs.flat:
    ax.plot(x, y)
    for side in ['top', 'right', 'bottom', 'left']:
        ax.spines[side].set_visible(False)

方法3：使用tick_params函数控制刻度的显示方式

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)
for ax in axs.flat:
    ax.plot(x, y)
    ax.tick_params(axis='both', which='both', length=0)

方法4：使用set_ticks函数控制刻度的显示方式

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)
for ax in axs.flat:
    ax.plot(x, y)
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

在方法3和4中，我们使用tick_params和set_ticks函数，来为每个坐标轴上的刻度标签选择一个不同的显示方式。例如，我们可以使用’length=0’参数来隐藏所有刻度标签，或使用’set_xticklabels([])’和’set_yticklabels([])’参数来禁用标签显示。

总体而言，我们可以根据情况灵活选择方法，在Matplotlib中去掉刻度标签。

总结

在本文中，我们讨论了Matplotlib中轴标签的基础知识，然后重点介绍了如何去掉子图中的刻度标签。我们提供了多种适用于各种情况的方法，以帮助您更好地展示数据并改进图像的可视化效果。当然，还有许多其他的方法可以对刻度标签进行更复杂的控制，但这些方法应该足够满足大多数的需求。希望这篇文章能够对您有所帮助！