为Matplotlib对数X轴添加自定义刻度及个性化网格线

我来帮你搞定这个对数轴自定义刻度的问题——你遇到的核心问题是：对数轴的默认格式化器只会处理它自动生成的刻度，手动添加的主刻度不会自动生成标签。这里有两种可行的解决方案，先说说最终更灵活的那个：

推荐方案：次要刻度+自定义辅助线 #

这种方式不会干扰原有主刻度的布局，还能灵活控制标签和网格样式，就是你最终采用的思路，我来拆解下关键步骤：

1. 定义自定义刻度标签格式化函数
   这个函数用来指定40000位置的显示文本，用LaTeX语法可以让乘号更美观：

   def log_format(x, pos):
       return "$200\times 200$"
   

2. 将自定义刻度设为次要刻度
   避免和主刻度的自动生成逻辑冲突：

   ax.set_xticks([200*200], minor=True)
   

3. 关闭次要刻度默认网格，绘制自定义网格线
   用axvline可以完全自定义网格的颜色、线型：

   ax.xaxis.grid(False, which="minor")  # 关闭默认次要网格
   ax.axvline(200*200, color='white', linestyle="--")  # 自定义网格线
   

4. 添加注释文本（可选）
   给这个关键刻度加个说明，让图表更易懂：

   ymin,ymax = ax.get_ylim()
   ax.text(200*200 - 200*50, (ymax-ymin)/2, "Default render size", rotation=90, va="center", style="italic")
   

5. 给次要刻度绑定自定义格式化器
   让40000位置显示你想要的标签：

   ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(log_format))
   

完整的最终代码如下：

from matplotlib.pyplot import figure, FuncFormatter, show
import numpy as np

def log_format(x, pos):
    return "$200\times 200$"
fig = figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.power(sizes, 2), hsv_mat_times, label="HSV Material Shader")
ax.plot(np.power(sizes, 2), brick_mat_times, label="Brick Material Shader")
ax.plot(np.power(sizes, 2), hsv_mat_times2, label="PLACEHOLDER FOR 3rd shader")
ax.set_title("Python Shader Rendering Performance", fontsize=18)
ax.set_xlabel("Number of Pixels")
ax.set_ylabel("CPU Rendering Time (ms)")
ax.set_xscale("log")
ax.set_xticks([200*200], minor=True)
ax.xaxis.grid(False, which="minor")
ax.axvline(200*200, color='white', linestyle="--")
ymin,ymax = ax.get_ylim()
ax.text(200*200 - 200*50, (ymax-ymin)/2, "Default render size", rotation=90, va="center", style="italic")
ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(log_format))
ax.legend()
show()

备选方案：手动设置主刻度标签 #

如果你坚持要把40000作为主刻度，那需要手动生成所有主刻度的标签，避免默认格式化器忽略自定义刻度：

xticks = np.logspace(2,6,num=5)
xticks = np.insert(xticks,4,200*200)
# 手动生成每个刻度的标签
xtick_labels = []
for tick in xticks:
    if tick == 200*200:
        xtick_labels.append("$200\times 200$")
    else:
        xtick_labels.append("{:.3}".format(tick / 1000000))  # 复用你原来的格式化逻辑
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticklabels(xtick_labels)

不过这个方案的缺点是，当主刻度范围变化时，你需要手动调整标签列表，灵活性不如次要刻度方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zorobay