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我正在尝试制作一个包含许多子图的图，并且我希望它们共享它们的轴。我一直在尝试用它matplotlib.ticker.MaxNLocator来修剪我的刻度上的标签，所以这个数字有可读的轴。但是，无论我使用prune='upper'、'lower'还是'both'，我最终都会得到相互重叠的标签，如下图所示：

子图

我正在使用的代码的一个稍微简化的版本（虽然仍然相当长，抱歉）如下：

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tck

chains = np.array([[-.4, 4, 0, 0, 0], [6, 19, 2000, 2.1e16, 6.1e13]])
pars   = np.array([r'$SF_\infty$', r'$\tau_D$', r'$\tau$', 'width', 'scale'])
nplots = len(chains[0,:]) - 1

# Fix up matplotlib to give plots like you like
mpl.rcParams.update({'font.size': 6, 'font.family': 'serif', 'mathtext.fontset': 'cm', 'mathtext.rm': 'serif',
    'lines.linewidth': .7, 'xtick.top': True, 'ytick.right': True})

# Make a plot
fig = plt.figure()
for i in range(1,nplots+1):
    for j in range(nplots):
        if (j<i):
            ax = plt.subplot(nplots, nplots, (i-1)*nplots+j+1)
            plt.plot(chains[ :, j ], chains[ :, i ], '.-', markersize=0.3, alpha=0.5)

            # Set aspect
            xlim, ylim = ax.get_xlim(), ax.get_ylim()
            ax.axis([xlim[0], xlim[1], ylim[0], ylim[1]])
            ax.set_aspect( float(xlim[1]-xlim[0]) / (ylim[1]-ylim[0]) )

            # Print things around the edges
            if (j == 0):        plt.ylabel(pars[i])
            if (i == nplots):   plt.xlabel(pars[j])
            if (j != 0):        ax.tick_params(labelleft=False)
            if (i != nplots):   ax.tick_params(labelbottom=False)
            if (j != i-1):
                ax.get_xaxis().get_offset_text().set_visible(False)
                ax.get_yaxis().get_offset_text().set_visible(False)
            # End if-statements

            # Fix tickers
            ax.minorticks_on()
            ax.tick_params(which='both', direction='inout', width=0.5)
            ax.xaxis.set_major_locator(tck.MaxNLocator(nbins=5, prune='both'))
            ax.yaxis.set_major_locator(tck.MaxNLocator(nbins=5, prune='both'))

# Saving file
plt.subplots_adjust(hspace=0, wspace=-.58)
plt.savefig('testing.png', dpi=400, bbox_inches='tight')
plt.close('all')

我在使用该MaxNLocator功能时有什么误解？我正在使用 Matplotlib 2.0.0。

（同样很明显，任何关于如何改进这个情节以提高可读性和减少硬编码数量的评论都非常感谢！）

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