我不知道为什么没有像y轴上那样合理的默认刻度和值。
FormatStrFormatter示例是提供set_major_formatter所必需的。%d来自格式规范迷你语言。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.factorplot(x='age',y='fare',hue='survived',col='sex',data=titanic,kind='strip')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%d'))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=20))
plt.show()

这也适用于catplot，它取代了factorplot

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.catplot(x='age', y='fare', hue='survived', col='sex', data=titanic, kind='strip')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%d'))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=20))
plt.show()

• factorplot用于主自变量为分类变量时，并已重命名为catplot。
• v0.3.0（2014年3月）新的绘图函数引入了factorplot。
• v0.9.0（2018年7月）API更改重命名为catplot。
• 通常，accepted answer提供了一种间距xtick的解决方案。
  *主要问题是这应该是一个定量图，而不是分类图，这就是为什么每个类别都有一个xtick。
  *正确图类型为relplot和kind='scatter'。
• 这些都是在v0.9.0（2018年7月）中添加的，因此可能需要更繁琐的实现。
• 主要的收获是使用正确的图类型，分类或定量。
  *分类图将始终显示所有xtick。
  *定量图通常会格式化xtick的步长。
• 如果x轴使用的值是strings，而不是datetime或numeric，则将显示所有xtick。

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')
g = sns.relplot(x='age', y='fare', hue='survived', col='sex', data=titanic)

• 如果没有relplot和scatterplot，则可以直接用pandas.DataFrame.plot（或ax.scatter）绘制，但这是一个更复杂的实现。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

titanic = sns.load_dataset('titanic')

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5), sharex=True)

axes = axes.flat

for ax, (sex, data) in zip(axes, titanic.groupby('sex')[['survived', 'age', 'fare']]):
    ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
    for (survived, sel), color in zip(data.groupby('survived'), ['tab:blue', 'tab:orange']):
        sel.plot(kind='scatter', x='age', y='fare', ec='w', s=30,
                 color=color, title=sex.title(), label=survived, ax=ax)
        
axes[0].get_legend().remove()
axes[1].legend(title='Survived', bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc='center left', frameon=False)
plt.show()