我的 python matplotlib 脚本：
plt.plot(graphdf["Price"],color='red')
plt.xticks(rotation=90)
在动态减少刻度数方面需要帮助，我的程序连续抓取数据，并且在绘制数据时 x 轴在一段时间后变得混乱，例如在 40 个 xtick 标签之后。
（我没有固定数量的数据点，每次我的程序抓取额外数据时它都会不断增长例如：在 9:37 我将只有 3 个数据点，在 9:45 我将有 5 个数据点等。我在下图中连续绘制它）
我有一个简单的数据集，它的价格与时间（股票市场价格）如下所示：
我的图表是这样的
datetime类型我想你的数据在一个名为data.csv. 如果使用 加载，则pd.read_csv需要注意'Time'列的格式。查看以下输出：
print(graphdf.info())
如果该DType列'Time'的 是object，pandas则将该列的值标识为str。在这种情况下，您需要将它们转换为datetime：
graphdf['Time'] = pd.to_datetime(graphdf['Time'], format = '%H:%M')
最后，您可以设置您在 x 轴上看到的标签的格式：
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))
检查此答案以供参考。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
graphdf = pd.read_csv('data.csv')
graphdf['Time'] = pd.to_datetime(graphdf['Time'], format = '%H:%M')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(graphdf['Time'],graphdf['Price'],color='red')
plt.xticks(rotation=90)
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%H:%M'))
plt.show()
str类型如果您不希望 x 轴作为一般%H:%M时间轴，但您想保留原始刻度，则必须将 x 轴作为一种str类型并简单地对原始刻度进行采样，然后将它们应用于轴：
xticks = graphdf['Time'][::2]
ax.set_xticks(xticks)
您可以用切片原始刻度[::n]，步骤在哪里n。如果n = 2您选择替代刻度；如果n = 3您每 3 次选择一个刻度，依此类推。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
graphdf = pd.read_csv('data.csv')
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(graphdf['Time'],graphdf['Price'],color='red')
plt.xticks(rotation=90)
xticks = graphdf['Time'][::2]
ax.set_xticks(xticks)
plt.show()
