它是由AutoDateLocator. 似乎此错误尚未报告给问题跟踪器。
它看起来很奇怪，只是因为绘制了太多的标签和刻度。
当使用带有日期的数据进行绘图时，默认情况下，matplotlibmatplotlib.dates.AutoDateLocator用作主要定位器。即，AutoDateLocator用于确定刻度间隔和刻度位置。
假设，数据序列由 给出[datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 18)]。
时间增量为 4 个月零 17 天。月增量为 4，日增量为 4*31+17=141。
根据matplotlib 文档：
类 matplotlib.dates.AutoDateLocator(tz=None, minticks=5, maxticks=None, interval_multiples=False)
minticks 是所需的最小刻度数，用于选择刻度类型（每年、每月等）。
maxticks 是所需的最大滴答数，它控制滴答之间的任何间隔（每隔一个、每 3 个等）。对于真正细粒度的控制，这可以是一个字典，将单个规则频率常数（每年、每月等）映射到它们自己的最大刻度数。这可用于保持刻度数适合于在 class:AutoDateFormatter 中选择的格式。此字典中未指定的任何频率都被赋予默认值。
AutoDateLocator 有一个间隔字典，它映射滴答的频率（来自 dateutil.rrule 的常数）和该滴答允许的倍数。默认如下所示：
self.intervald = {
YEARLY : [1, 2, 4, 5, 10],
MONTHLY : [1, 2, 3, 4, 6],
DAILY : [1, 2, 3, 7, 14],
HOURLY : [1, 2, 3, 4, 6, 12],
MINUTELY: [1, 5, 10, 15, 30],
SECONDLY: [1, 5, 10, 15, 30]
}
间隔用于指定适合滴答频率的倍数。例如，对于每日刻度，每 7 天是合理的，但对于分钟/秒，15 或 30 是有意义的。您可以通过执行以下操作自定义此字典：
由于月 delta 为 4，小于 5，而日 delta 为 141，不小于 5。tick 的类型将是每天。
在解析了tick的类型后，AutoDateLocator会使用interval字典和maxticks字典来确定tick的间隔。
当maxticksis时None，AutoDateLocator使用其默认的 maxticks 字典。文档向我们展示了默认的区间字典，并没有告诉我们默认的 maxticks 字典是什么样的。
我们可以在dates.py中找到它。
self.maxticks = {YEARLY : 16, MONTHLY : 12, DAILY : 11, HOURLY : 16,
MINUTELY : 11, SECONDLY : 11}
确定刻度间隔的算法是
# Find the first available interval that doesn't give too many ticks
for interval in self.intervald[freq]:
if num <= interval * (self.maxticks[freq] - 1):
break
else:
# We went through the whole loop without breaking, default to 1
interval = 1
滴答的类型是DAILY现在。日差141 也是freq如此。上面的代码将等价于DAILYnum
for interval in [1, 2, 3, 7, 14]:
if 141 <= interval * (11 - 1):
break
else:
interval = 1
141 太大了。所有的每日间隔都会给出太多的滴答声。else子句将被执行，刻度间隔将设置为 1。
这意味着将绘制 140 多个标签和刻度。我们可以期待一个丑陋的 x 轴。
如果数据序列由 给出[datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 17)]，则仅短一天。日期增量为 140。然后AutoDateLocator将选择 14 作为刻度间隔，并且仅绘制 10 个标签。因此，您的第一张图看起来不错。
实际上我不明白为什么如果maxticks约束不能满足，matplotlib 选择将间隔设置为 1。如果间隔为 1，它只会导致更多的滴答声。我更喜欢使用最长的间隔。
结论：
给定范围大于或等于 4 个月 18 天且小于 5 个月的任何日期序列，AutoDateLocator将选择 1 作为刻度间隔。当使用默认的主要定位器（即AutoDateLocator.
解决方案：
最简单的解决方案是将每日 maxticks 增加到 12。例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DAILY
from datetime import datetime
ax = plt.subplot(111)
plt.plot_date([datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 31)],
[datetime(2013, 1, 1), datetime(2013, 5, 10)])
loc = ax.xaxis.get_major_locator()
loc.maxticks[DAILY] = 12
plt.show()
