调整X轴刻度范围后Matplotlib绘图异常问题咨询

你的问题核心是混淆了「坐标轴刻度显示调整」和「自变量取值范围改变」，具体问题出在：

你生成的t2是原t1的100倍，但f(t1)对应的是t1（0到1区间）的函数值——这相当于把原曲线横向拉伸了100倍，而非让X轴覆盖0到100的自变量取值。比如原t1=0.5对应f(0.5)=2，你现在把这个点放到了X轴的50位置，但实际上当X轴为50时，函数值应该是f(50)=1/(1-50)=-1/49，这才是正确的对应关系。

两种正确做法 #

1. 真正让自变量覆盖0-100（绘制完整函数曲线） #

如果需求是绘制t从0到100时的函数图像，需要直接生成该范围的自变量数组，再计算对应函数值（注意避开t=1这个奇点，否则会出现无穷大值导致绘图异常）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return 1/(1-t)

def analytic_plot():
    # 生成0到99.99的自变量数组，步长0.01，避开t=1
    t2 = np.arange(0, 99.99, 0.01)
    plt.figure()
    plt.plot(t2, f(t2))
    plt.xlim(0, 100)  # 强制设置X轴显示范围为0-100
    plt.show()

analytic_plot()

2. 仅调整X轴刻度标签（自变量仍为0-1） #

如果需求只是把原图表的X轴刻度显示为0-100（实际自变量还是0到1，仅刻度文字放大100倍），无需修改自变量，直接调整刻度标签即可：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return 1/(1-t)

def analytic_plot():
    t1 = np.arange(0, 1, 0.01)
    plt.figure()
    plt.plot(t1, f(t1))
    # 修改X轴刻度：原刻度位置不变，标签改为乘100后的数值
    ticks = np.arange(0, 1.1, 0.2)  # 原刻度位置：0,0.2,0.4,...,1.0
    plt.xticks(ticks=ticks, labels=[str(int(x*100)) for x in ticks])
    plt.xlim(0, 1)
    plt.show()

analytic_plot()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Randy