在 matplotlib 图中隐藏轴文本

您可以隐藏整个轴，而不是隐藏每个元素：

frame1.axes.get_xaxis().set_visible(False)
frame1.axes.get_yaxis().set_visible(False)

或者，您可以将刻度设置为空列表：

frame1.axes.get_xaxis().set_ticks([])
frame1.axes.get_yaxis().set_ticks([])

在第二个选项中，您仍然可以使用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 向坐标区添加标签。

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如果您只想隐藏保持网格线的轴文本：

frame1 = plt.gca()
frame1.axes.xaxis.set_ticklabels([])
frame1.axes.yaxis.set_ticklabels([])

执行 set_visible(False) 或 set_ticks([]) 也会隐藏网格线。

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如果您像我一样并且在绘制图形时并不总是检索坐标轴ax，那么一个简单的解决方案就是

plt.xticks([])
plt.yticks([])

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我已经对这个数字进行了颜色编码以简化过程。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

https://i.stack.imgur.com/NffEZ.png

您可以使用这些命令完全控制图形，以完成答案，我还添加了对样条线的控制：

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

# X AXIS -BORDER
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
# BLUE
ax.set_xticklabels([])
# RED
ax.set_xticks([])
# RED AND BLUE TOGETHER
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)

# Y AXIS -BORDER
ax.spines['left'].set_visible(False)
# YELLOW
ax.set_yticklabels([])
# GREEN
ax.set_yticks([])
# YELLOW AND GREEN TOGHETHER
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)

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我实际上无法根据此处的任何代码片段（甚至是答案中接受的代码片段）渲染没有边框或轴数据的图像。在浏览了一些 API 文档后，我找到了这段代码来渲染我的图像

plt.axis('off')
plt.tick_params(axis='both', left='off', top='off', right='off', bottom='off', labelleft='off', labeltop='off', labelright='off', labelbottom='off')
plt.savefig('foo.png', dpi=100, bbox_inches='tight', pad_inches=0.0)

我使用 tick_params 调用基本上关闭了可能呈现的任何额外信息，并且我的输出文件中有一个完美的图表。

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有点旧线程但是，这似乎是使用最新版本的 matplotlib 的更快方法：

设置 x 轴的主要格式化程序

ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())

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一个技巧可能是将刻度标签的颜色设置为白色以隐藏它！

plt.xticks(color='w')
plt.yticks(color='w')

或者更概括地说（@Armin Okić），您可以将其设置为 "None"。

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使用面向对象的 API 时，Axes 对象有两个有用的方法来删除轴文本，set_xticklabels() 和 set_xticks()。

假设您使用

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(x, y)

如果您只是想删除刻度标签，您可以使用

ax.set_xticklabels([])

或完全去除蜱虫，你可以使用

ax.set_xticks([])

这些方法可用于准确指定刻度的位置以及标记的方式。传递一个空列表会分别导致没有刻度或没有标签。

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您可以简单地将 xlabel 设置为 None，直接在您的轴上。下面是一个使用 seaborn 的工作示例

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
ax.set(xlabel=None)

plt.show()

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