Matplotlib平滑折线图的xticks与marker函数使用问题

我通过以下代码实现了更平滑的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline

# 创建随机数据
years = list(range(1998, 2021, 1))
print(len(years)) # 23
random_values = [86, 78, 63, 56, 100, 72, 59, 71, 84, 89, 62, 57, 56, 73, 92, 52, 77, 60, 84, 64, 86, 80, 59]

idx = range(len(years))
xnew = np.linspace(min(idx), max(idx), 300)

# 插值处理
spl = make_interp_spline(idx, random_values, k=3)
smooth = spl(xnew)

# 绘图并替换刻度
plt.plot(xnew, smooth, color = 'black', marker = '.')
plt.xticks(idx, years)

plt.show()

生成的图表如下：

基于该图表，存在两个技术问题：

• 如何限制x轴刻度仅显示2000、2005、2010、2015和2020年？当前使用plt.xticks()传入两个参数，配置难度较高。
• 如何将标记点数量限制为与年份数量一致（最终显示23个标记点），且匹配对应年份的位置？

问题1：自定义x轴显示刻度 #

无需传入所有年份的索引和值，直接指定目标年份及其对应的位置即可：

# 指定要显示的年份
target_years = [2000, 2005, 2010, 2015, 2020]
# 获取这些年份在原始列表中的索引位置
target_indices = [years.index(y) for y in target_years]
# 设置x轴刻度
plt.xticks(target_indices, target_years)

这样x轴就只会展示你需要的年份，避免了处理全部23个年份的繁琐操作。

问题2：匹配原始年份的标记点 #

当前代码在插值后的300个点上绘制标记，导致数量过多。正确做法是分离平滑曲线和标记点的绘制：先画不带标记的平滑曲线，再单独绘制原始数据的标记点，确保标记精准对应每个年份的位置：

# 绘制平滑曲线（无标记）
plt.plot(xnew, smooth, color='black')
# 绘制原始数据的标记点（仅显示标记，无连线）
plt.plot(idx, random_values, color='black', marker='.', linestyle='None')
# 应用问题1的刻度设置
target_years = [2000, 2005, 2010, 2015, 2020]
target_indices = [years.index(y) for y in target_years]
plt.xticks(target_indices, target_years)

plt.show()

修改后，平滑曲线保持完整，同时每个原始年份位置都会显示一个标记点，总数正好为23个，x轴刻度也仅展示指定年份。

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