如何通过参数将Plotly图表的X轴刻度数量调整为12？

我希望将Plotly图表的X轴刻度数量调整为12，推测存在对应的配置参数，现寻求该参数的相关信息。以下为当前使用的代码及图表输出：

import re
import pandas as pd
import datetime

import plotly.graph_objects as go

def save_fig(fig,pngname):
    fig.write_image(pngname,format="png", width=800, height=400, scale=1)
    print("[[%s]]"%pngname)    
    return

def plot_stems(df):
    fig = go.Figure()
    traces = []
    xname = df.columns[0]
    color = 'blue'
    lw=1
    for i,yname in enumerate(df.columns):
        if i == 0: continue
        trace1 = go.Scatter(
            x=df[xname], y=df[yname],
            mode = 'markers',#'lines', 'markers', 'text'
            marker=dict(color=color,size=1.5*lw),
            error_y=dict(
                type='data',
                array=[0]*len(df[yname]),           
                arrayminus=df[yname],
                color=color,
                thickness=1,
                width=0,
            ),        
        )        
        traces.append(trace1)
        
    fig.add_traces(traces)
    fig.update_layout(
        margin=dict(l=10,t=40,r=10,b=40),
        plot_bgcolor='#ffffff',#'rgb(12,163,135)',
        paper_bgcolor='#ffffff',        
        title="title",
        xaxis_title="x",
        yaxis_title="y",
        title_x=0.5,
        barmode='group',
        bargap=0.05,
        bargroupgap=0.0,
        legend=dict(x=.02,y=1),
        xaxis=dict(
            tickangle=-25,            
            tickformat = '%m-%d %H:%M:%S',#datetime format
            showline=True,
            linecolor='black',
            color='black',
            linewidth=.5,
            ticks='outside',
        ),
        yaxis=dict(
            showline=True,
            linecolor='black',
            color='black',
            linewidth=.5,            
            showgrid=True,
            gridcolor='grey',#'#ececec',
            gridwidth=.5,
            griddash='solid',#'dot',
            zeroline=True,
            zerolinecolor='grey',
            zerolinewidth=.5,
            showticklabels=True,
        ),        
    )
    fig.show()
    return

def main():
    data = [
        ["2023-04-01 12:00:00.123",1],
        ["2023-04-01 12:00:10.123",2],
        ["2023-04-01 12:00:20.123",1],
        ["2023-04-01 12:00:30.123",5],
        ["2023-04-01 12:00:40.123",10],
        ["2023-04-01 12:00:50.123",8],
        ["2023-04-01 12:01:00.123",6],
        ["2023-04-01 12:01:10.123",9],
        ["2023-04-01 12:01:20.123",10],
        ["2023-04-01 12:01:30.123",2],
        ["2023-04-01 12:01:40.123",5],
        ["2023-04-01 12:01:50.123",9],
        ["2023-04-01 12:02:30.123",2],
        ["2023-04-01 12:02:40.123",5],
        ["2023-04-01 12:02:50.123",9],
    ]
    df = pd.DataFrame(data,columns=['ts','value'])
    df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'],format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

    plot_stems(df)
    return

main()

图表输出 #

解决方案 #

要指定X轴的刻度数量，直接在xaxis的配置字典中添加nticks参数并设置为12即可。Plotly会根据数据范围自动计算并生成近似指定数量的刻度（实际显示数量可能因数据区间的合理性略有调整）。

修改后的xaxis配置如下：

xaxis=dict(
    tickangle=-25,            
    tickformat = '%m-%d %H:%M:%S',#datetime format
    showline=True,
    linecolor='black',
    color='black',
    linewidth=.5,
    ticks='outside',
    nticks=12  # 添加这一行，指定刻度数量
),

如果需要更精确地控制日期轴的刻度间隔，也可以使用dtick参数（比如设置为固定的时间间隔，如dtick=60000代表1分钟，单位为毫秒），但nticks更适合直接指定刻度总数的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lucky1928