以防其他人也有同样的问题。我找到了两个简单的方法...
第一个
plt.locator_params(axis="x", nbins=<number>)
我不知道为什么或如何工作，但我的情节最初有2204个日期在这种格式：2014年9月17日，在45度下打印出一条粗黑且不可读的线。
我用“number”= 3重新运行代码，重新绘制了x轴上的年份，格式为2015年，7个数字，2015-2021年，再用“1”和“2”做一次，看看发生了什么，仍然得到了7年，没有任何变化。
下面是原始代码和图表：

plt.figure(figsize=(21,12))
plt.xticks(fontsize=8, rotation = 45)
plt.scatter(df_btc_price.DATE, df_btc_price.VOLUME)

以下是修改后的代码和新图表。

plt.figure(figsize=(21,12))
plt.xticks(fontsize=8, rotation = 45)
plt.scatter(df_btc_price.DATE, df_btc_price.VOLUME)

plt.locator_params(axis="x", nbins=2)

我完全不知道为什么这样做是有效的，为什么它只打印年份而不是整个日期。
如果有人能开导我，我会很高兴的。
第二个
记住日期的格式如下：2020-09-24，添加此代码：

df_btc_price['DATE'] = pd.to_datetime(df_btc_price['DATE'])

所以现在看起来像这样：

plt.figure(figsize=(21,12))
plt.xticks(fontsize=8, rotation = 45)
plt.scatter(df_btc_price.DATE, df_btc_price.VOLUME)
df_btc_price['DATE'] = pd.to_datetime(df_btc_price['DATE'])

图表如下所示：

我还不知道为什么它只打印年份，或者如何改变它，比如说，它打印月份，但至少它解决了混乱的x轴标签。

您可以使用类似于以下内容的内容：

import matplotlib.dates as mdates

years = mdates.YearLocator()  
ax.xaxis.set_major_locator(years) #Every year

下面是一个详细的示例：https://matplotlib.org/2.0.2/examples/api/date_demo.html