1. 完全隐藏Y轴刻度值 #

刚好处理过类似场景，给你两种实用的实现方式，按需选就行：

快速实现（pyplot风格） #

直接调用plt.yticks()传入空标签列表，一步搞定：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成测试数据
x = np.arange(1000)
y = np.random.randn(1000)

plt.plot(x, y)
# 隐藏Y轴所有刻度值
plt.yticks([])
plt.show()

灵活定制（面向对象风格，推荐） #

如果是多子图或者需要更精细控制的场景，用Axes对象操作更稳妥：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 方式1：清空刻度标签
ax.set_yticklabels([])

# 方式2：直接关闭刻度标签显示（连标签渲染都跳过，性能更好）
ax.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)

# 如果连Y轴的刻度线也想隐藏，再加这句：
# ax.set_yticks([])

plt.show()

2. 仅显示Y轴每第十个刻度值 #

要保留全部数据点，只展示间隔为10的刻度，推荐用Matplotlib的ticker模块来精准控制，或者手动筛选刻度：

自动生成间隔刻度（最省心） #

用MultipleLocator可以自动根据数据范围生成间隔为10的主刻度，不用手动计算：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

x = np.arange(1000)
y = np.random.randint(0, 100, size=1000)  # 模拟0-99的拥挤刻度场景

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 设置Y轴主刻度间隔为10
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))

plt.show()

手动筛选现有刻度（定制化场景） #

如果需要基于现有刻度做更个性化的筛选（比如只保留索引为10倍数的刻度），可以这样操作：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 获取当前Y轴的所有刻度位置
yticks = ax.get_yticks()
# 只保留每第十个刻度的标签，其余设为空字符串
yticklabels = [str(tick) if i % 10 == 0 else '' for i, tick in enumerate(yticks)]

# 更新Y轴刻度标签
ax.set_yticklabels(yticklabels)

plt.show()

注意：手动筛选时要确保原有刻度数量足够多，不然可能出现显示不全的情况，这种场景下优先用MultipleLocator更稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pundit