对于这类图的最灵活的控制，创建自己的轴对象，然后添加seaborn图。然后您可以对x轴等功能执行标准的matplotlib更改，或者使用matplotlib API提供的任何普通控件。

在python 3.8.12、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2中测试

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = [5,8,12,18,19,19.9,20.1,21,24,28] 

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(data, ax=ax)  # distplot is deprecate and replaced by histplot
ax.set_xlim(1,31)
ax.set_xticks(range(1,32))
plt.show()

字符串
随着ax和fig对象的暴露，您现在可以编辑图表到您的心脏的内容，并轻松地做一些事情，如改变大小与fig.set_size_inches(10,8))！
x1c 0d1x的数据

我不知道这是不是你要找的，但我相信是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set_style("whitegrid")
g = sns.lmplot(x="tip", y="total_bill", data=tips,
 aspect=2)
g = (g.set_axis_labels("Tip","Total bill(USD)").
set(xlim=(0,15),ylim=(0,100)))
plt.title("title")
plt.show(g)

字符串
正如你所看到的，关键部分是xlim=(0,15)，你在这里指定你想要的范围。在你的例子中：
xlim=(1,30)个
我从here上取的。