如何让时间序列轴刻度及标签与matplotlib绘图的数据点一一对应

该时间刻度与数据点不匹配的问题本质是matplotlib默认的时间刻度自动定位规则导致的：
matplotlib内置的AutoDateLocator会自动选择它判定为「视觉整齐」的刻度间隔，优先对齐月初、整旬这类整数时间节点，不会直接采用你输入的所有采样时间作为刻度。
你的数据是每周一的周度采样，10月底到11月初跨月时，自动定位器会优先把11月1日（月初）设为刻度，导致前面10月的几周刻度和你实际的周一采样点错位，而11月之后的周度采样刚好和自动生成的刻度间隔对齐，所以后续显示正常。

可根据你的使用场景二选一：

• 场景1：需要显示所有原始采样时间作为刻度
  直接使用FixedLocator固定刻度位置为你实际的采样时间点，写法比手动设置xticks更规范，可维护性更高：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.dates import FixedFormatter, FixedLocator
import numpy as np
import pandas as pd

dates = ['2021-10-11 00:00:00',
 '2021-10-18 00:00:00',
 '2021-10-25 00:00:00',
 '2021-11-01 00:00:00',
 '2021-11-08 00:00:00',
 '2021-11-15 00:00:00',
 '2021-11-22 00:00:00']

stamps = pd.to_datetime(dates)
vals = np.random.random(7)

plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(stamps, vals)
# 固定使用原始采样时间作为刻度
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(FixedLocator(stamps))
ax.xaxis.set_major_formatter(FixedFormatter(stamps.dt.strftime('%Y-%m-%d')))
# 可选：旋转刻度避免重叠
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

• 场景2：数据量较大不需要显示所有采样点，仅需要保证刻度对齐周度规则
  使用WeekdayLocator指定每周固定周几作为刻度基准，自动生成刻度的同时保证和你的采样时间对齐：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.dates import WeekdayLocator, DateFormatter
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
import pandas as pd

dates = ['2021-10-11 00:00:00',
 '2021-10-18 00:00:00',
 '2021-10-25 00:00:00',
 '2021-11-01 00:00:00',
 '2021-11-08 00:00:00',
 '2021-11-15 00:00:00',
 '2021-11-22 00:00:00']

stamps = pd.to_datetime(dates)
vals = np.random.random(7)

plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(stamps, vals)
ax = plt.gca()
# 指定每周周一为刻度位置
ax.xaxis.set_major_locator(WeekdayLocator(byweekday=mdates.MO))
# 设置刻度显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d'))
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michal B.