移除刻度标签但保留刻度线与间距，解决轴缩放及子图轴共享问题

我刚好遇到过类似的坑，咱们一步步拆解解决：

首先得说，你用ax.tick_params(labelleft='off')本身是不会改变轴缩放的——大概率是在共享轴场景下的联动逻辑没处理好，或者手动设置刻度时误改了轴范围。先从基础场景说起：

单图场景：隐藏标签，保留刻度线，轴缩放不变 #

直接用tick_params指定隐藏标签即可，这只会隐藏文字，完全不会动刻度线和轴的原有范围：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
# 随便画个数据，范围比如0-120
ax.plot(np.random.rand(100)*120)

# 隐藏y轴刻度标签，保留刻度线
ax.tick_params(axis='y', labelleft=False)
# 如果是x轴，就用 axis='x', labelbottom=False

plt.show()

共享轴场景：部分子图隐藏刻度标签 #

如果是多子图共享轴，想要其中一些子图不显示标签但保留刻度线，核心是先开启轴共享，再隐藏标签，绝对不要手动重新设置刻度位置（这会直接破坏共享轴的联动缩放）：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)

# 两个子图的数据范围不同，比如一个到120，一个到130
ax1.plot(np.random.rand(100)*120)
ax2.plot(np.random.rand(100)*130 + 10)

# 让第二个子图隐藏y轴标签，保留刻度线
ax2.tick_params(axis='y', labelleft=False)

# 因为sharey=True，两个子图的轴范围会自动适配所有数据的最大/最小值，不会出现缩放不一致的问题
plt.show()

为什么你之前的方法会导致轴缩放？ #

你用ax.set_yticks(np.arange(0,100,10), " ")的时候，相当于强制把y轴刻度固定在了0-100的区间里——如果你的实际数据范围超过了这个区间，轴就会被强行缩放到0-100，自然不符合预期。

如果确实需要固定刻度间距（比如每10一个刻度线）同时隐藏标签，正确的做法是先获取当前轴的实际范围，再生成对应刻度：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.random.rand(100)*120)

# 获取当前y轴的实际范围
y_min, y_max = ax.get_ylim()
# 生成从y_min到y_max，间隔10的刻度（用floor和ceil确保覆盖整个范围）
yticks = np.arange(np.floor(y_min), np.ceil(y_max)+1, 10)
# 设置刻度位置，同时把标签设为空字符串
ax.set_yticks(yticks)
ax.set_yticklabels(['']*len(yticks))

plt.show()

这样既保留了你想要的均匀刻度间距，又隐藏了标签，同时轴范围还是基于你的原始数据，不会被强制缩放。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tptptpfg