如何在matplotlib非子图场景下设置x轴刻度的最大显示数量

你使用pyplot接口绘图时，可以通过两种方式设置x轴最大刻度数，解决刻度重叠问题： #

方法1：获取当前轴对象复用子图场景的设置逻辑 #

通过plt.gca()（获取当前活跃的axes对象）即可拿到和子图场景完全一致的轴实例，直接使用你熟悉的set_major_locator方法设置刻度规则即可。
修改后的完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
# 若为时间序列数据，可导入日期专用定位器，展示效果更适配
# from matplotlib.dates import AutoDateLocator

fig = plt.figure()
plt.plot(series1)
plt.plot(series2)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel("Values")
plt.legend(loc='best')
plt.title("Plot title") # 注：原代码此处字符串缺引号，已补全

# 核心逻辑：获取当前轴，设置x轴最大刻度数为8
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(nbins=8))
# 时间序列可替换为日期专用定位器：
# ax.xaxis.set_major_locator(AutoDateLocator(minticks=3, maxticks=8))

fig.autofmt_xdate()
plt.savefig("fig.png", format="png")

方法2：直接调用pyplot内置方法快速设置 #

无需手动获取轴对象，直接调用plt.locator_params()即可快速设置x轴最大刻度数量：

# 直接指定x轴最多显示10个刻度
plt.locator_params(axis='x', nbins=10)

你可以根据绘图的实际尺寸调整nbins参数的数值，数值越小x轴刻度越少，重叠概率越低。如果是时间序列数据，优先使用matplotlib.dates下的日期专用定位器，会自动结合时间间隔优化刻度展示效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothy L. Davidson