set_yticklabels()未清除旧刻度标签问题求助

第三张图y轴出现两组刻度的核心原因是刻度设置逻辑与坐标轴含义不匹配，加上matplotlib自动刻度机制未被正确覆盖：

1. 第三张图的ylabel是$\log_{10} O_{lin}(k)$，说明y轴应展示取对数后的数值，但代码中yticks是通过logspace(min(logy), max(logy), 4)生成的——这是原始y值的对数空间刻度（即10^logy的原始数值），而非log10(y)的直接数值，导致自定义刻度和实际绘图数据的刻度范围不匹配，matplotlib自动补充了符合数据范围的刻度。
2. 前两张图虽用了相同的logspace逻辑，但数据量级大，四舍五入转int后的刻度刚好覆盖自动刻度范围，因此未出现双重刻度。

方法1：修正刻度逻辑（推荐） #

既然ylabel是对数转换后的结果，直接基于logy生成线性刻度，匹配坐标轴含义：

for i, data in enumerate([pklin, psm, olin]):
    fig, ax = plt.subplots()
    x, y = data[0], data[1]
    ax.set_xlabel(r'$\log_{10}k [h $Mpc$^{-1}] $', fontsize=fontsize)
    logx = np.log10(x)
    logy = np.log10(y)
    
    # 绘制对数转换后的y值，匹配ylabel含义
    ax.plot(x, logy)
    
    # x轴刻度：基于logx生成对数空间刻度，保留原显示逻辑
    xticks = np.logspace(min(logx), max(logx), 4, base=10)
    ax.set_xticks(xticks)
    ax.set_xticklabels(np.round(xticks, 2), fontsize=fontsize)
    
    if i==0:
        # 基于logy生成线性刻度，匹配对数后的数值范围
        yticks = np.linspace(np.floor(min(logy)), np.ceil(max(logy)), 4)
        yticks = [int(x) for x in yticks]
        ylabel = r'$\log_{10} P(k) [$Mpc$^3 h^{-3}]$'
        name  = 'Pklin'
        print('First plot done!')
    elif i==1:
        yticks = np.linspace(np.floor(min(logy)), np.ceil(max(logy)), 4)
        yticks = [int(x) for x in yticks]
        ylabel = r'$\log_{10} P_{smooth}(k) [$Mpc$^3 h^{-3}]$'
        name = 'Psm'
        print('Second plot done!')
    elif i==2:
        yticks = np.linspace(np.floor(min(logy)), np.ceil(max(logy)), 4)
        yticks = np.round(yticks, 3)
        ylabel = r'$\log_{10} O_{lin}(k)$'
        name = 'Olin'
        print('Third plot done!')

    ax.set_yticks(yticks)
    ax.set_yticklabels(yticks, fontsize=fontsize)
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=fontsize)
    plt.savefig(f'../figs/{name}.pdf')

方法2：禁用自动刻度（快速修复） #

如果坚持原绘图逻辑（绘制原始y值），在设置yticks前禁用y轴自动缩放，强制使用自定义刻度：

# 在ax.set_yticks之前添加这行代码
ax.autoscale(enable=False, axis='y')

补充说明 #

• 原代码x轴存在冗余设置：先ax.set_xticks((0.05, 1e-1, 0.45))，后又被ax.set_xticks(xticks)覆盖，建议删除第一行x轴刻度设置。
• 若要使用对数坐标轴展示原始y值，需添加ax.set_yscale('log')，同时将ylabel修改为原始物理量（如$O_{lin}(k)$），此时logspace生成的yticks才是匹配的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dolefeast