我认为刘易斯Fogden发布的伪代码看起来很熟悉，我们确实曾经用C++编写过一个绘图例程的伪代码（用于确定 pretty 轴标签）。我很快将其翻译成Python，不确定这是否与R中的pretty()相似，但我希望它对任何人都有帮助或有用。

import numpy as np

def nicenumber(x, round):
    exp = np.floor(np.log10(x))
    f   = x / 10**exp

    if round:
        if f < 1.5:
            nf = 1.
        elif f < 3.:
            nf = 2.
        elif f < 7.:
            nf = 5.
        else:
            nf = 10.
    else:
        if f <= 1.:
            nf = 1.
        elif f <= 2.:
            nf = 2.
        elif f <= 5.:
            nf = 5.
        else:
            nf = 10.

    return nf * 10.**exp

def pretty(low, high, n):
    range = nicenumber(high - low, False)
    d     = nicenumber(range / (n-1), True)
    miny  = np.floor(low  / d) * d
    maxy  = np.ceil (high / d) * d
    return np.arange(miny, maxy+0.5*d, d)

这产生例如：

pretty(0.5, 2.56, 10)
pretty(0.5, 25.6, 10)
pretty(0.5, 256, 10 )
pretty(0.5, 2560, 10)

【0.5 1. 1. 5 2. 2. 5 3.】
【0.5、10、15、20、25、30】
【0.50，100，150，200，250，300。】
【0.500，1000，1500，2000，2500，3000。】

它不像R中那样优雅，但您仍然可以使用numpy：

import numpy as np
np.linspace(a,b,n,dtype=int)

其中a是范围的开始，b是结束，n是值的数目，而输出类型是int。
例如：

np.linspace(0,10,11,dtype=int)

数组（[ 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10]）
当然，如果你想让它更优雅，你可以把它包起来：

pretty = lambda x: np.linspace(0,x,11,dtype=int)
pretty(10)

那纳比怎么办？

import numpy as np

print np.arange(0,16,3)

$ [ 0 3 6 9 12 15]

下面是一些python代码，它们的作用与R几乎相同，除了x的范围为零或非常小的情况：

def pretty(x, n):
    """
    Returns a "pretty" set of bin boundaries roughly of size n
    that span x. Use, for instance, like:
      plt.hist(x, bins=pretty(x, 40))
    """
    # see https://github.com/wch/r-source/blob/trunk/src/appl/pretty.c
    h = 1.5
    h5 = .5 + 1.5 * h
    lo = np.nanmin(x)
    up = np.nanmax(x)
    assert up > lo, "All values are the same."
    c = (up - lo) / n
    b = 10**np.floor(np.log10(c))
    m = [1, (2+h)/(1+h), (5+2*h5)/(1+h5), (10+5*h)/(1+h), 10]
    k = np.digitize(c/b, m)
    u = b * [1, 2, 5, 10][k-1]
    ns = np.floor(lo / u + 1e-10)
    nu = np.ceil(up / u - 1e-10)
    return np.arange(ns * u, (nu + 1) * u, u)

• 编辑：* 修复了一个索引错误。