很久以前，我写了一个图形模块很好地涵盖了这一点。挖掘灰色块得到以下结果：

• 确定数据的上下限。（请注意下界=上限的特殊情况！
• 将范围划分为所需的刻度数。
• 将刻度范围四舍五入成不错的数量。
• 相应地调整上下限。

让我们举个例子：

15, 234, 140, 65, 90 with 10 ticks

1. 下界= 15
2. 上限= 234
3. 范围= 234-15 = 219
4. 刻度范围= 21.9。这应该是25.0
5. 新的下界= 25 *圆（15/25）= 0
6. 新上限= 25 *舍入（1 + 235/25）= 250

所以范围= 0,25,50，…，225,250

您可以通过以下步骤获得合适的刻度范围：

1. 除以10 ^ x，使结果介于0.1和1.0之间（包括0.1排除1）。
2. 相应地翻译：
   • 0.1-> 0.1
   • <= 0.2-> 0.2
   • <= 0.25-> 0.25
   • <= 0.3-> 0.3
   • <= 0.4-> 0.4
   • <= 0.5-> 0.5
   • <= 0.6-> 0.6
   • <= 0.7-> 0.7
   • <= 0.75-> 0.75
   • <= 0.8-> 0.8
   • <= 0.9-> 0.9
   • <= 1.0-> 1.0
3. 乘以10 ^ x。

在这种情况下，将21.9除以10 ^ 2得到0.219。这是<= 0.25，所以我们现在有0.25。乘以10 ^ 2得到25。

让我们看一下具有8个滴答声的相同示例：

15, 234, 140, 65, 90 with 8 ticks

1. 下界= 15
2. 上限= 234
3. 范围= 234-15 = 219
4. 刻度范围= 27.375
   1. 用10 ^ 2除以0.27375，转换为0.3，得出（乘以10 ^ 2）30。
5. 新的下界= 30 *圆（15/30）= 0
6. 新上限= 30 *舍入（1 + 235/30）= 240

给出您要求的结果；-)。

------ KD添加了------

这是无需使用查找表等即可实现此算法的代码：

double range = ...;
int tickCount = ...;
double unroundedTickSize = range/(tickCount-1);
double x = Math.ceil(Math.log10(unroundedTickSize)-1);
double pow10x = Math.pow(10, x);
double roundedTickRange = Math.ceil(unroundedTickSize / pow10x) * pow10x;
return roundedTickRange;

一般而言，刻度数包括底部刻度，因此实际的y轴分段比刻度数少一个。