如何修正Matplotlib图表刻度精度，避免刻度从19突变到100？

核心问题 #

你读取的JSON数据里，temps和pressure的元素都是字符串类型，而非数值类型。Matplotlib处理字符串数据时会把它们当作离散类别，而非连续数值，这直接导致Y轴刻度异常；当你强行设置ylim时，字符串无法被正确映射到数值区间，所以所有数据都被压到接近0的位置。

解决步骤 #

1. 转换数据类型：将字符串列表转为浮点型数值列表，让Matplotlib能正确识别数值大小。
2. 优化图表展示：由于温度和压力的数值范围差距较大（19 vs 98），单Y轴会导致其中一组数据的变化被掩盖，建议使用双Y轴分别展示两组数据。

修改后的双Y轴代码 #

import json
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据并转换为数值类型
dataFile = json.load(open("Data.json", "r"))
temps = [float(t) for t in dataFile["temps"]]
pressures = [float(p) for p in dataFile["pressure"]]
time = np.arange(len(temps))

figure = plt.figure()
ax1 = figure.add_subplot(111)

# 左Y轴绘制温度曲线
line1, = ax1.plot(time, temps, color='tab:red', label='温度')
ax1.set_ylabel('温度(℃)')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:red')

# 创建右Y轴绘制压力曲线
ax2 = ax1.twinx()
line2, = ax2.plot(time, pressures, color='tab:blue', label='压力')
ax2.set_ylabel('压力(kPa)')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue')

# 合并图例
lines = [line1, line2]
ax1.legend(lines, [l.get_label() for l in lines])

plt.show()

单Y轴备选方案（仅需转换数据类型） #

如果坚持用单Y轴，只需完成数据类型转换，Matplotlib会自动适配合理的Y轴刻度：

import json
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dataFile = json.load(open("Data.json", "r"))
temps = [float(t) for t in dataFile["temps"]]
pressures = [float(p) for p in dataFile["pressure"]]
time = np.arange(len(temps))

figure = plt.figure()
ax = figure.add_subplot(111)
ax.plot(time, temps, label='温度')
ax.plot(time, pressures, label='压力')
ax.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicknotname