当我用numpy数组创建一个简单的matpltlib图时，tick标签表现良好，智能地选择不重叠，间隔均匀地跨越数据范围。
然而，当我将数据导入到numpy数组中时，tick标签是一团乱麻。它似乎为 * 每个数据点 * 添加了一个刻度标签，而不是自动生成一个合理的刻度。
为什么我的数据导致它不是自动的？
如何让MPL自动为具有不规则间隔的X/Y数据的真实数据执行此操作？
“正常”行为：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import numpy.random as rnd

x = np.array(  range(1000000)  )
y = rnd.rand(1,1000000)[0]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)

字符串
结果图，如预期：x1c 0d1x的数据
具有非等间距X轴数据的真实数据，从文件导入。
数据文件的片段：

-1900.209922,-106.022
-1900.176409,-103.902
-1900.142897,-112.337
-1900.109384,-109.252
...

型
绘图脚本：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv

# Read CSV file
with open(r"graph.csv", encoding='utf-8-sig') as fp:
    reader = csv.reader(fp, delimiter=",", quotechar='"', )
    data_read = [row for row in reader]
#end with file

d = np.array(data_read).T   # transpose

x = d[0][0:10]
y = d[1][0:10]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot( x, y, "." )
fig.show()

型
我得到了凌乱的标签：

的
放大后，你可以看到它在我的数据点上添加了刻度：

的
如果我将X-data更改为线性数组，那么它会自动勾选x轴，将标签放在直观的位置（而不是数据点）：

y = d[1][0:100]
x = range( len(y) )   # integer x-axis points

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot( x, y, "." )
fig.show()

型

的
顺便说一句，即使我加载了20，000个数据点，使得y轴从-106 --88跨越（如果值间隔太近），y轴标签仍然冲突：

y[-1]
Out[31]: '-88.109'

y[0]
Out[32]: '-106.022'

型
x1c4d 1x的
最终，我将加载大量数据点（200，000），所以需要解决这个问题。