Как увеличить частоту xticks / labels для дат на графике?

Вы можете указать xtick loactions в команде xticks . Поэтому в вашем случае это должно сделать трюк: вместо

 plt.xticks(rotation = '25') 

использование

 plt.xticks(dates,rotation = '25') 

Вот минимальный рабочий пример , иллюстрирующий ваш вопрос и исправление.

 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # generate random data x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] y = np.random.rand(2,5) # setup the plot fig = plt.figure() ax = plt.subplot(1,1,1) # plot the data, only the bar command is important: bar1 = ax.bar(x, y[0,:], color='darkgray', width=0.5, linewidth=0, alpha=0.5) bar2 = ax.bar(x, y[1,:], color = 'blue', width=0.5, linewidth=0, alpha=0.45) # defining the xticks plt.xticks(rotation = '25') #plt.xticks(x,rotation = '25') plt.show() 

Это приведет к следующему рисунку:

На этом рисунке мы видим гораздо больше ярлыков, чем мы надеялись, – что противоположно тому, что у вас было, однако один и тот же ответ.
Теперь, если вы измените команду plt.xticks (в приведенном выше примере вы можете прокомментировать одну строку и раскомментировать другую), эта цифра изменится на:

Тот факт, что y-данные изменились (из-за вызова np.random имеет значения. Однако вы можете видеть, что теперь у нас есть только x-тики в местах, указанных в x .

Если вы хотите пропустить определенные метки, я рекомендую использовать функцию arange numpy . arange , в отличие от linspace , допускает фиксированное приращение (третий входной аргумент). Вы можете заменить plt.xticks(x,rotation='25') кодом:

 # defining the xticks names = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] x_tick_location = np.arange(np.min(x),np.max(x)+0.001,2.0) x_tick_labels = [names[x.index(xi)] for xi in x_tick_location] plt.xticks(x_tick_location,x_tick_labels,rotation = '25') 

Это даст вам следующий сюжет:

Есть несколько вещей, которые стоит отметить:

• Я ввел names списков, которые содержат строки, которые будут использоваться в качестве тиковых меток. Я настоятельно рекомендую не устанавливать ярлыки, как это, потому что он отделяет ваши метки от ваших данных. Здесь это помогает проиллюстрировать работу xticks .
• Расположение np.arange определяется с использованием np.arange как указано выше. Между min и max значениями x мы увеличиваем на 2 в этом примере. Это может помочь добавить небольшую сумму к max значению, чтобы гарантировать, что это можно считать (это связано с арифметикой с плавающей запятой).
• Эта команда [names[x.index(xi)] for xi in x_tick_location] создает список, беря каждый элемент из x_tick_location , находя его индекс в исходном x и используя этот индекс для выбора соответствующего элемента в names .
• Наконец, вы передаете как метки, так и метки меток в команду xticks .