你的核心需求是保留次要刻度线但移除其标签，在对数刻度下直接设置次要刻度后，ScalarFormatter会默认给所有刻度（包括次要）生成标签，所以需要单独对次要刻度的标签进行隐藏操作。这里有两种简洁的实现方式：

方法1：直接设置次要刻度标签为空列表 #

在你设置次要刻度的代码后，添加一行清空次要刻度标签的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

x = 2**np.linspace(1, 16, 16).astype(int) ## LOGARITHMIC X-DATA
y = np.exp(x) / x**2 ## ARBITRARY Y-DATA

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xscale('log', basex=2)
ax.xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter()) ## REMOVE SCIENTIFIC NOTATION FOR LABELS

# 设置主刻度
ax.set_xticks(x[::3]) 
# 设置次要刻度
ax.set_xticks([x[idx] for idx in range(len(x)) if idx % 3 != 0], minor=True) 
# 清空次要刻度的标签
ax.set_xticklabels([], minor=True)

ax.tick_params(axis='x', colors='gray', labelsize=7)
ax.xaxis.tick_top()
ax.xaxis.set_label_position('top')
ax.set_xlim(min(x)-1, max(x)+1)

plt.show()
plt.close(fig)

方法2：通过tick_params控制次要刻度标签显示 #

这种方式更直观，直接指定对次要刻度的标签进行隐藏，无需手动生成空列表：

# 替换方法1中的清空标签代码，改为：
ax.tick_params(axis='x', which='minor', labeltop=False)

这里which='minor'表示只针对次要刻度生效，labeltop=False隐藏顶部x轴的次要刻度标签（因为你的x轴在顶部）。如果是底部x轴，对应使用labelbottom=False。

适配你的实际场景（双刻度轴） #

如果你的图表需要底部线性轴+顶部对数轴的组合，只需要针对顶部的对数轴单独设置即可。比如创建顶部轴后，重复上述的次要刻度设置和标签隐藏步骤：

# 示例：底部线性轴，顶部对数轴
ax_bottom = fig.add_subplot(111)
ax_top = ax_bottom.twiny()

# 配置底部线性轴（你的原有逻辑）
ax_bottom.set_xlabel('Linear X')
ax_bottom.set_xticks(...)

# 配置顶部对数轴
ax_top.set_xscale('log', basex=2)
ax_top.xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax_top.set_xticks(x[::3])
ax_top.set_xticks([x[idx] for idx in range(len(x)) if idx % 3 != 0], minor=True)
# 隐藏顶部次要刻度标签
ax_top.tick_params(axis='x', which='minor', labeltop=False)

这样就能完美实现你想要的效果：主刻度保留标签和刻度线，次要刻度仅显示刻度线，无标签。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user10121139