Matplotlib绘制多波段栅格图时x轴刻度设置异常问题

你写的ax.set_xticklabels相关代码确实无法实现x轴波段标识显示的需求，运行触发警告、图表不符合预期的原因有三个：

• 传入的参数是包裹了生成器的单元素列表，Matplotlib无法解析生成器内部的内容，只会把整个生成器对象作为唯一标签，不可能生成4个独立刻度
• 直接调用set_xticklabels前没有显式指定刻度位置，会触发Matplotlib固定定位器相关的官方警告，这是运行时弹警告的直接原因
• 原代码的标签生成逻辑仅能生成1开始的连续数字，和你需要显示的对应波段标识没有映射关系，就算能正常渲染也不符合业务需求。

另外你代码里循环外初始化的n = 1和循环结束后的n = n+1是无效冗余代码，不会对绘图产生任何影响，可以直接删除。

不需要手动硬编码刻度标签，你定义的band_n列表里每个元素本身就存储了当前子图对应的4个波段号，直接解析提取即可，逻辑简单不会出错。
把原循环内的x轴设置部分替换为如下代码即可：

import re
# 获取当前子图对应的数据列数，和波段数量一一对应
col_num = len(band_val.columns)
# 先显式设置x轴刻度位置，彻底消除警告
ax.set_xticks(range(col_num))
# 直接从当前循环的波段规则字符串里提取所有波段数字作为x轴标签
current_band_labels = re.findall(r'\d+', ba)
ax.set_xticklabels(current_band_labels)

如果你不需要显示真实波段号，只想显示1~4的序号，把标签生成部分替换为列表推导式即可，不要使用生成器：

ax.set_xticklabels([str(idx) for idx in range(1, col_num+1)])

import re
import matplotlib.pyplot as plt

prof = train_pts.groupby(['classes']).mean()
fig = plt.figure(figsize=(17,20))
band_n = [ 'Band [33,36,39,40]', 'Band [2,6,11,16]', 'Band [3,7,12,17]', 'Band [4,8,13,30]', 'Band [20,22,14,26]', 'Band [2,26,11,30]','Band [2,26,11,30]']
band_name = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'NDVI', 'VV', 'VH']

for i, ba in enumerate(band_n):
    ax = fig.add_subplot(4, 2, i + 1)
    ax.set_title(band_name[i])
    # 筛选当前波段组对应的数据
    band_val = prof[prof.columns[prof.columns.to_series().str.contains(ba)]]
    # 绘制各类别曲线
    for index, row in band_val.iterrows():
        ax.plot(row, color=cmap(index))
    # 配置x轴刻度
    col_num = len(band_val.columns)
    ax.set_xticks(range(col_num))
    ax.set_xticklabels(re.findall(r'\d+', ba))
    # 添加图例
    ax.legend(loc='best', fontsize='small', ncol=1, labels=class_names)

# 自动调整子图间距，避免标签、标题重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

修正后每个子图x轴会正好显示4个刻度，标签对应当前组的真实波段号，无运行警告，图表符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gulnihal