使用多个连接的箱线图更改 Matplotlib 中的轴刻度

Question

我正在绘制收敛图并显示与我使用连接箱线图的均值的偏差：

由于某种原因，Matplotlib 强制每个箱线图打勾，但我似乎无法将它们删除。我当前绘图的代码如下所示：

    label = ["" for i in range(160)]
    no_labels = int(np.floor(len(label)/20))
    for i in range(no_labels):
        label[i*20] = str(i*no_samples/no_labels)
    # Weird behaviour for the last label so adding it manually
    label[-1] = no_samples

    fig = plt.figure(figsize=(10,5))

    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    ax.set_xlabel("Samples", labelpad=10)
    ax.set_ylabel("Error (MSE)", labelpad=10)
    ax.set_ylim(0, 0.11)

    ax.boxplot(data, flierprops=flyprops, showcaps=False, 
                boxprops=colorprops, whiskerprops={'color' : 'tab:blue'}, 
                labels=label, patch_artist=True)

我尝试了 MPL 中提供的多种操作轴刻度的方法。

1) 尝试让 MPL 完成工作： ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))

2）尝试手动设置刻度：ax.set_xticks([list_of_ticks])

3）尝试了解决方法

    ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(20))    

    # Removing major ticks, setting minor ticks
    ax.xaxis.set_tick_params(which='major', size=0, width=2, direction='in')
    ax.yaxis.set_tick_params(which='major', size=5, width=2, direction='in')

这些似乎都不起作用，我不确定为什么。我认为这可能与我的变量有关label，但如果我不以这种方式包含它，MPL 会为每个条目包含一个轴标签，这会很混乱。

如何在连接的箱线图中每 1000 个条目设置一次轴刻度？

编辑：输入数据是形状为 (15, 160) 的 numpy 数组，其中绘制了 160 个箱线图，每个箱线图包含 15 个样本。每个包含 3 个样本的 5 个箱线图的示例数据如下所示：

       np.random.rand(3,5)

>>>    array([[0.05942481, 0.03408175, 0.84021109, 0.27531937, 0.62428798],
       [0.24658313, 0.77910387, 0.2161348 , 0.39101172, 0.14038211],
       [0.40694432, 0.22979738, 0.87056873, 0.788295  , 0.29337562]])

Answer 1

主要问题似乎是在绘制主要情节之后需要更新刻度线，而不是以前。

（拥有ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])也很不寻常。标准方法是fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))让 matplotlib 对绘图周围的空白有一定的灵活性。）

问题的代码缺少一些变量和数据，但以下玩具示例应该创建类似的内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

no_samples = 8000
x = np.linspace(0, no_samples, 160)
no_labels = int(np.floor(len(x) / 20))
label = [f'{i * no_samples / no_labels:.0f}' for i in range(no_labels+1)]

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.85, 0.85])

N = 100
data = np.random.normal(np.tile(100 / (x+1000), N), 0.001).reshape(N, -1)

flyprops = {'markersize':0.01}
colorprops = None
ax.boxplot(data, flierprops=flyprops, showcaps=False,
           boxprops=colorprops, whiskerprops={'color': 'tab:blue'},
           patch_artist=True)

ax.set_xlabel("Samples", labelpad=10)
ax.set_ylabel("Error (MSE)", labelpad=10)
ax.set_ylim(0, 0.11)
ax.set_xticks(range(0, len(x)+1, 20))
ax.set_xticklabels(label)

plt.show()