为了删除图中的框架，我写

frameon=False

可以完美搭配使用pyplot.figure，但matplotlib.Figure只能去除灰色背景，框架保持不变。另外，我只希望显示线条，其余所有图都是透明的。

使用pyplot我可以做我想做的事，我想用matplotlib做它有很长的原因，我不想提及扩展我的问题。

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

但是，要在屏幕上删除轴和图形的背景，您需要同时设置它们ax.patch和fig.patch使其不可见。

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，您不能说出SO的白色背景有什么区别，但是一切都是透明的...）

如果您不想显示该线以外的任何东西，也可以使用关闭轴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)

但是，在这种情况下，您可能希望使轴占据整个图形。如果您手动指定轴的位置，则可以告诉它占用完整的数字（或者，可以使用subplots_adjust，但是对于单轴来说更简单）。

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)

ax.axis('off')，如乔·肯顿（Joe Kington）所指出的那样，请删除除画线外的所有内容。

对于那些只希望删除框架（边框）并保留标签，股票行情指示器等的人，可以通过访问spines轴上的对象来做到这一点。给定轴对象ax，以下内容应删除所有四个边的边界：

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，从情节中删除x和剔除y：

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

摆脱matplotlib较新版本中丑陋框架的最简单方法：

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

如果确实必须始终使用面向对象的方法，请执行：ax.set_frame_on(False)。

以@peeol的出色答案为基础，您也可以通过以下方法删除框架

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

举个例子（整个代码示例可以在本文的结尾处找到），假设您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）或也删除它们

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

在这种情况下，可以直接在条形上贴标签；最终的图看起来像这样（代码可以在下面找到）：

这是生成图所必需的全部代码：

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()

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

问题

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

解

frame_on

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()

我经常这样做：

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

删除图表框架

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

我希望这可以工作

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')

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

应该可以。

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

plt.savefig本身具有这些选项，只需要在关闭轴之前