【问题标题】：How to remove frame from matplotlib (pyplot.figure vs matplotlib.figure ) (frameon=False Problematic in matplotlib)如何从 matplotlib 中删除框架（pyplot.figure vs matplotlib.figure）（frameon=False 在 matplotlib 中有问题）
【发布时间】：2013-02-01 05:55:45
【问题描述】：

为了去除图中的框架，我写了

frameon=False

与pyplot.figure 完美搭配，但在matplotlib.Figure 下，它只会移除灰色背景，框架会保持不变。另外，我只希望线条显示出来，其余的图都是透明的。

使用 pyplot 我可以做我想做的事，我想用 matplotlib 做这件事，出于某种长期的原因，我不想提及以扩展我的问题。

【问题讨论】：

你能澄清一下你在做什么吗？（即显示一个例子）你在使用savefig吗？（如果是这样，它会覆盖您在保存图形时设置的任何内容。）手动设置 fig.patch.set_visible(False) 是否有效？
我使用的是 canvas.print_png(response)，而不是 savefig。

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

ax.axis('off')，正如 Joe Kington 所指出的，将删除除绘制线之外的所有内容。

对于那些只想删除框架（边框）并保留标签、代码等的人，可以通过访问轴上的spines 对象来实现。给定一个轴对象ax，以下内容应删除所有四个边的边框：

ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)

并且，如果从图中删除 x 和 y 刻度：

 ax.get_xaxis().set_ticks([])
 ax.get_yaxis().set_ticks([])

【讨论】：

我喜欢这个去除顶部和右侧的刺
只是补充：当您还想删除刻度时：ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
另外，如果您还没有轴对象，请使用 ax=gca() 创建轴对象。
这应该是公认的答案。 "ax.axis("off")" 删除所有内容，例如：x 和 y 标签、x 和 y 刻度以及绘图中的所有 (4) 个边框。为了更好地定制，每个元素都应该以不同的方式处理。

【解决方案2】：

首先，如果您使用的是savefig，请注意保存时它将覆盖图形的背景颜色，除非您另外指定（例如fig.savefig('blah.png', transparent=True)）。

但是，要在屏幕上移除坐标轴和图形的背景，您需要将 ax.patch 和 fig.patch 都设置为不可见。

例如

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10))

for item in [fig, ax]:
    item.patch.set_visible(False)

with open('test.png', 'w') as outfile:
    fig.canvas.print_png(outfile)

（当然，在SO的白色背景上你是看不出来区别的，但一切都是透明的……）

如果您不想显示除线条以外的任何内容，也可以使用 ax.axis('off') 关闭轴：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10))

fig.patch.set_visible(False)
ax.axis('off')

with open('test.png', 'w') as outfile:
    fig.canvas.print_png(outfile)

不过，在这种情况下，您可能希望轴占据整个图形。如果您手动指定轴的位置，您可以让它占据整个图形（或者，您可以使用subplots_adjust，但这对于单个轴的情况更简单）。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(frameon=False)
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

ax.plot(range(10))

with open('test.png', 'w') as outfile:
    fig.canvas.print_png(outfile)

【讨论】：

这样就解决了一半的问题。但我也希望这个黑框矩形是不可见的。所以只有蓝线应该是可见的。
哦，好吧，那样的话就更简单了。只需使用ax.axis('off')（您仍然需要关闭图框）。
谢谢，有没有办法保留ticklabels，如：我只想要标签ax.set_yticklabels(('G1', 'G2', 'G3'))
这太好了，我在这里将它用于另一个应用程序：stackoverflow.com/questions/4092927/…
print_png() 在 python 3 上为我抛出了一个 TypeError: write() argument must be str, not bytes 异常。需要以写入二进制文件 ('wb') 的形式打开文件才能正常工作。

【解决方案3】：

在新版本的 matplotlib 中摆脱丑陋框架的最简单方法：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.box(False)

如果您确实必须始终使用面向对象的方法，请执行以下操作：ax.set_frame_on(False)。

【讨论】：

谢谢！这可能是最干净的解决方案！
当使用面向对象的方法时，我用ax.set_frame_on(False) 取得了成功，它做同样的事情。也许包括在上面的答案中。
这会删除整个框/矩形，而不仅仅是框架/边框。可能是也可能不是你想要的。

【解决方案4】：

在@peeol's excellent answer 的基础上，您也可以通过以下方式移除框架

for spine in plt.gca().spines.values():
    spine.set_visible(False)

举个例子（整个代码示例可以在这篇文章的末尾找到），假设你有一个这样的条形图，

您可以使用上述命令删除框架，然后保留 x- 和 ytick 标签（图未显示）或将它们删除

plt.tick_params(top='off', bottom='off', left='off', right='off', labelleft='off', labelbottom='on')

在这种情况下，可以直接标记条形；最终的情节可能是这样的（代码可以在下面找到）：

这是生成绘图所需的全部代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()

xvals = list('ABCDE')
yvals = np.array(range(1, 6))

position = np.arange(len(xvals))

mybars = plt.bar(position, yvals, align='center', linewidth=0)
plt.xticks(position, xvals)

plt.title('My great data')
# plt.show()

# get rid of the frame
for spine in plt.gca().spines.values():
    spine.set_visible(False)

# plt.show()
# remove all the ticks and directly label each bar with respective value
plt.tick_params(top='off', bottom='off', left='off', right='off', labelleft='off', labelbottom='on')

# plt.show()

# direct label each bar with Y axis values
for bari in mybars:
    height = bari.get_height()
    plt.gca().text(bari.get_x() + bari.get_width()/2, bari.get_height()-0.2, str(int(height)),
                 ha='center', color='white', fontsize=15)
plt.show()

【讨论】：

【解决方案5】：

正如我回答 here 一样，您可以通过样式设置（样式表或 rcParams）从所有绘图中删除刺：

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['axes.spines.left'] = False
mpl.rcParams['axes.spines.right'] = False
mpl.rcParams['axes.spines.top'] = False
mpl.rcParams['axes.spines.bottom'] = False

【讨论】：

【解决方案6】：

问题

我在使用轴时遇到了类似的问题。类参数是frameon，但kwarg 是frame_on。 axes_api
>>> plt.gca().set(frameon=False)
AttributeError: Unknown property frameon

解决方案

frame_on

示例

data = range(100)
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data)
#ax.set(frameon=False)  # Old
ax.set(frame_on=False)  # New
plt.show()

【讨论】：

【解决方案7】：

df = pd.DataFrame({
'client_scripting_ms' : client_scripting_ms,
 'apimlayer' : apimlayer, 'server' : server
}, index = index)

ax = df.plot(kind = 'barh', 
     stacked = True,
     title = "Chart",
     width = 0.20, 
     align='center', 
     figsize=(7,5))

plt.legend(loc='upper right', frameon=True)

ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('right')

【讨论】：

【解决方案8】：

我曾经这样做过：

from pylab import *
axes(frameon = 0)
...
show()

【讨论】：

【解决方案9】：

plt.axis('off')
plt.savefig(file_path, bbox_inches="tight", pad_inches = 0)

plt.savefig 本身就有这些选项，只需要在之前设置轴关闭

【讨论】：

【解决方案10】：

plt.box(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.savefig('fig.png')

应该可以解决问题。

【讨论】：

【解决方案11】：

这是另一种解决方案：

img = io.imread(crt_path)

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(img.shape[1]/img.shape[0], 1, forward=False) # normalize the initial size
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.]) # remove the edges
ax.set_axis_off() # remove the axis
fig.add_axes(ax)

ax.imshow(img)

plt.savefig(file_name+'.png', dpi=img.shape[0]) # de-normalize to retrieve the original size

【讨论】：