我将添加一些图并显示如何删除较小的刻度线：

OP：

from matplotlib import pyplot as plt

fig1, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])

ax1.set_xscale('log')

ax1.set_xticks([20, 300, 500])

plt.show()

如tcaswell所指出的，要添加一些特定的刻度，可以使用  matplotlib.ticker.ScalarFormatter：

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.ticker

fig1, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])

ax1.set_xscale('log')

ax1.set_xticks([20, 300, 500])

ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

plt.show()

要删除较小的滴答声，可以使用matplotlib.rcParams['xtick.minor.size']：

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.ticker

matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] = 0

matplotlib.rcParams['xtick.minor.width'] = 0

fig1, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])

ax1.set_xscale('log')

ax1.set_xticks([20, 300, 500])

ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

plt.show()

您可以改用  ax1.get_xaxis().set_tick_params，它具有相同的效果(但仅修改当前轴，并非所有以后的图形都与不同matplotlib.rcParams)：

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.ticker

fig1, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])

ax1.set_xscale('log')

ax1.set_xticks([20, 300, 500])

ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', size=0)

ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', width=0)

plt.show()