matplotlib隐藏边框的方法_plt隐藏边框

1. 使用despine方法

Matplotlib的despine方法可以用来移除子图的顶部和右侧边框。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
x = np.linspace(0, 10, 100)  
y = np.sin(x)  
  
# 创建一个新的figure  
fig = plt.figure()  
  
# 创建一个新的axes  
ax = fig.add_subplot(111)  
  
# 绘制sin曲线  
ax.plot(x, y)  
  
# 移除顶部和右侧边框  
ax.despine(top=True, right=True)  
  
# 显示图形  
plt.show()

2. 设置坐标轴的边界和颜色

可以通过设置坐标轴的边界和颜色来隐藏边框。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
x = np.linspace(0, 10, 100)  
y = np.sin(x)  
  
# 创建一个新的figure  
fig = plt.figure()  
  
# 创建一个新的axes  
ax = fig.add_subplot(111)  
  
# 绘制sin曲线  
ax.plot(x, y)  
  
# 设置坐标轴边界和颜色  
ax.spines['top'].set_visible(False)     # 隐藏顶部边框  
ax.spines['right'].set_visible(False)   # 隐藏右侧边框  
ax.spines['bottom'].set_color('white')  # 设置底部边框颜色为白色  
ax.spines['left'].set_color('white')    # 设置左侧边框颜色为白色  
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')   # 将x轴放置在底部，避免与白色边框重叠  
ax.yaxis.set_ticks_position('left')     # 将y轴放置在左侧，避免与白色边框重叠  
ax.axis([0, 10, -1, 1])                # 设置坐标轴的范围，不包括边界值，避免边框的出现  
ax.grid(True)                         # 显示网格线，可以辅助判断数据的分布情况，同时不遮挡白色边框的位置  
plt.show()                           # 显示图形

3. 用matplotlib.axes.Axes.set_frame_on()隐藏边框

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
x = np.linspace(0, 10, 100)  
y = np.sin(x)  
  
# 创建一个新的figure  
fig = plt.figure()  
  
# 创建一个新的axes  
ax = fig.add_subplot(111)  
  
# 绘制sin曲线  
ax.plot(x, y)  
  
# 隐藏边框  
ax.set_frame_on(False)  
  
# 显示图形  
plt.show()

4. 利用matplotlib.pyplot.box()方法隐藏边框

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
x = np.linspace(0, 10, 100)  
y = np.sin(x)  
  
# 创建一个新的figure  
fig = plt.figure()  
  
# 创建一个新的axes  
ax = fig.add_subplot(111)  
  
# 绘制sin曲线  
ax.plot(x, y)  
  
# 隐藏边框  
plt.box(on = False)
  
# 显示图形  
plt.show()