问题描述：

为了删除图中的框架，我写道

frameon=False

与 配合使用效果很好pyplot.figure，但使用matplotlib.Figure只会移除灰色背景，边框会保留。另外，我只希望显示线条，其余部分保持透明。

使用 pyplot 我可以做我想做的事，但我想用 matplotlib 来做，出于某些很长的原因，我宁愿不提及以扩展我的问题。

解决方案 1：

ax.axis('off')，正如 Joe Kington 指出的那样，将删除绘制的线之外的所有内容。

对于那些只想移除框架（边框）并保留标签、代码等的人来说，可以通过访问spines轴上的对象来实现。给定一个轴对象ax，以下代码应该可以移除所有四边的边框：

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和勾选：y

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

解决方案 2：

首先，如果您使用savefig，请注意，除非您另有指定（例如），否则它将在保存时覆盖图形的背景颜色fig.savefig('blah.png', transparent=True)。

但是，要删除屏幕上的轴和图形的背景，您需要将两者都设置ax.patch为fig.patch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 的白色背景上你无法分辨出差异，但一切都是透明的……）

如果您不想显示除线之外的任何东西，也可以使用以下命令关闭轴ax.axis('off')：

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，您可能希望让坐标轴占据整个图形。如果您手动指定坐标轴的位置，则可以让它占据整个图形（或者，您可以使用subplots_adjust，但对于单个坐标轴的情况，这种方法更简单）。

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)

解决方案 3：

摆脱新版本 matplotlib 中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，那么请执行以下操作：ax.set_frame_on(False)。

解决方案 4：

基于@peeol 的出色回答，您还可以通过执行以下操作来删除框架

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

举个例子（完整的代码示例可以在本文末尾找到），假设你有一个这样的条形图，

您可以使用上面的命令删除框架，然后保留x-和ytick标签（未显示图表）或删除它们

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；最终的图可能看起来像这样（代码可以在下面找到）：

以下是生成图表所需的全部代码：

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()

解决方案 5：

正如我在这里回答的那样，您可以通过样式设置（样式表或 rcParams）从所有图中删除脊柱：

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

解决方案 6：

问题

我在使用axes时也遇到了类似的问题。类参数是 ，但frameonkwarg是frame_on。axes_api

>>> plt.gca().set(frameon=False)

AttributeError: Unknown property frameon

解决方案

frame_on

例子

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()

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')

解决方案 8：

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

plt.savefig 本身就有这些选项，只需在之前关闭轴即可

解决方案 9：

我曾经这样做过：

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

解决方案 10：

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

应该可以解决问题。

解决方案 11：

这是另一个解决方案：

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

解决方案 12：

对我有用的解决方案（matplotlib 3.8.2）是在创建期间使用参数 frameonplt.figure来删除图像周围的白框（正如问题所论证的那样应该有效），可以看到下面的最小可重现代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from PIL import Image
img_url = # SOME_URL_FOR_IMAGE
raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert("RGB")
plt.figure(figsize=(20,20), frameon=False) # frameon=False solved it
ax = plt.gca()
ax.imshow(raw_image)
plt.axis('off')
plt.show()