算了，我想明白了。

ax.tick_params(axis='x', which='minor', bottom=False)

下面是我在matplotlib documentation中发现的另一种方法：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
a = np.arange(100)
ml = MultipleLocator(5)
plt.plot(a)
plt.axes().yaxis.set_minor_locator(ml)
plt.show()

这将把次要刻度 * 仅 * 放在y轴上，因为默认情况下次要刻度是关闭的。

为了澄清@emad的答案的过程，在默认位置显示小刻度的步骤是：
1.为axes对象启用次要刻度，以便在Matplotlib认为合适的时候初始化位置。
1.关闭不需要的次要刻度。
一个最小的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot([1,2])
# Currently, there are no minor ticks,
#   so trying to make them visible would have no effect
ax.yaxis.get_ticklocs(minor=True)     # []
# Initialize minor ticks
ax.minorticks_on()
# Now minor ticks exist and are turned on for both axes
# Turn off x-axis minor ticks
ax.xaxis.set_tick_params(which='minor', bottom=False)

替代方法

或者，我们可以使用AutoMinorLocator在默认位置获取次要tick：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tck
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot([1,2])
ax.yaxis.set_minor_locator(tck.AutoMinorLocator())

结果

无论哪种方式，生成的图都只在y轴上有较小的刻度。

要在自定义位置设置次要刻度，请执行以下操作：

ax.set_xticks([0, 10, 20, 30], minor=True)

此外，如果您只想在实际的y轴上显示较小的刻度，而不是在图表的左侧和右侧显示，则可以在plt.axes().yaxis.set_minor_locator(ml)后面加上plt.axes().yaxis.set_tick_params(which='minor', right = 'off')，如下所示：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
a = np.arange(100)
ml = MultipleLocator(5)
plt.plot(a)
plt.axes().yaxis.set_minor_locator(ml)
plt.axes().yaxis.set_tick_params(which='minor', right = 'off')
plt.show()

以下代码片段应该有所帮助：

from matplotlib.ticker import MultipleLocator
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(#))
ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(#))
# refers to the desired interval between minor ticks.