你可以使用以下基本语法来指定海图上坐标轴刻度的位置和标签。
#specify x-axis tick positions and labels
plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])
#specify y-axis tick positions and labels
plt.yticks([4, 5, 6], ['D', 'E', 'F'])
下面的例子展示了如何在实践中使用这种语法。
例1：设置轴刻度线的位置
下面的代码显示了如何使用seaborn创建一个简单的散点图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'var1': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'var2': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})
#create scatterplot
sns.scatterplot(data=df, x='var1', y='var2')
默认情况下，seaborn在x轴和y轴上都会选择一个最佳的刻度线数量来显示。
然而，我们可以使用下面的代码来指定刻度线的数量和它们在每个轴上的确切位置：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'var1': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'var2': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})
#create scatterplot
sns.scatterplot(data=df, x='var1', y='var2')
#specify positions of ticks on x-axis and y-axis
plt.xticks([15, 20, 25])
plt.yticks([4, 8, 12])
例2：设置轴刻度线的位置和标签
下面的代码显示了如何创建一个散点图并指定轴上的刻度线位置和刻度线标签：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'var1': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'var2': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})
#create scatterplot
sns.scatterplot(data=df, x='var1', y='var2')
#specify positions of ticks on x-axis and y-axis
plt.xticks([15, 20, 25], ['A', 'B', 'C'])
plt.yticks([4, 8, 12], ['Low', 'Medium', 'High'])
注意：请参考这篇文章，看看如何只改变轴的标签。
其他资源
下面的教程解释了如何在seaborn中执行其他常用功能：
