Matplotlib Achsenticks und Formatter: Skalen lesbar machen

Name

Amber de Ligt

Updated on 21.11.2025

Gedrängte Ticks, überlappende Datumswerte und krumme Zahlen machen Plots unruhig und schwer lesbar. Wenn Ticks zufällig landen, geht Kontext verloren. Lösung: Locators (wo Ticks sitzen) und Formatter (wie Ticks aussehen) bewusst setzen, damit jede Achse eine klare Geschichte erzählt.

Locator vs Formatter im Überblick

Numerische Achsen: Abstände und Labels steuern

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 50, 200)
y = np.log1p(x) * 3.2
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.plot(x, y, color="tab:blue")
 
# Ticks alle 10 auf x, alle 1.5 auf y
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.5))
 
# Label mit Einheit
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda val, _: f"{val:.1f} dB"))
 
ax.set_xlabel("Samples")
ax.set_ylabel("Signal (dB)")
ax.grid(True, axis="both", linestyle="--", alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()

Tipps:

• MaxNLocator(nbins=6) hält Achsen auch bei variabler Spanne sauber.
• Formatter ändern nur Text, nicht die Tick-Position.
• Einheiten entweder im Label oder im Formatter platzieren, nicht doppelt.

Datumsachsen: Überlappung vermeiden

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
 
dates = pd.date_range("2024-01-01", periods=120, freq="D")
values = pd.Series(range(len(dates))).rolling(7, min_periods=1).mean()
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(dates, values, color="tab:green")
 
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.WeekdayLocator(byweekday=mdates.MO, interval=2))
 
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")
ax.set_ylabel("7-day avg")
ax.grid(True, which="both", axis="x", linestyle=":", alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()

Tipps:

• Minor Locators (z. B. wöchentlich) geben Kontext ohne Beschriftungsflut.
• Datumslabels 30–45° drehen und ha="right" setzen, um Überlappung zu vermeiden.
• Für gemischte Zeitspannen: AutoDateLocator + ConciseDateFormatter.

Doppelte Achsen: Ticks synchron halten

Bei twinx/secondary_yaxis Locators und Formatter pro Achse setzen, damit Farben, Ticks und Einheiten konsistent bleiben. Legenden wie im Secondary-Axis-Guide ausrichten.

Schnelle Fehlerliste

• Sprunghafte Ticks? Einen deterministischen Locator setzen (z. B. MultipleLocator).
• Labels abgeschnitten? constrained_layout=True oder plt.tight_layout().
• Zu viele Ticks? MaxNLocator(nbins=5) verwenden oder Minor-Ticks ausblenden (ax.tick_params(which="minor", length=0)).