本文系统回答了在 Python 绘图中如何控制刻度：以定位器与格式化器为核心，针对主刻度与次刻度建立分层策略；在数值、日期、对数与分类场景分别选择合适的步长与标签格式，并通过网格、布局与字体优化可读性。静态图以 Matplotlib 的 Locator/Formatter 体系实现出版级细节，交互图用 Plotly/Bokeh 的 tickmode、dtick、tickformat 灵活配置。团队应将刻度标准化为样式模板与流程检查，并可借助项目协作系统沉淀规范与评审记录，从而在多项目中持续复用与自动化保障一致性与专业度。

在 Python 中并无独立的“null”关键字，其等价概念是单例对象 None，用于表达“无值/缺失”。判断是否为 None应使用 is 而非 ==，以避免重载导致歧义。None 与 False、0、空字符串、空集合及 NaN在语义上截然不同：None 表示缺失，NaN 表示数值领域的非数。跨系统时，JSON 的 null与数据库的 NULL通常映射为 Python 的 None；数据分析则使用 NaN 或 pd.NA 表示数值缺失。工程实践中应以 Optional/Union 明确可空性，将“None 的使用约定”纳入团队规范与代码审查流程，提高可维护性与一致性。