matplotlib绘制图片边框

要在 matplotlib 中绘制图片边框，可以使用 `matplotlib.pyplot.gca()` 获取当前轴对象，然后使用 `set_frame_on()` 方法设置轴边框是否显示，以及使用 `set_edgecolor()` 方法设置轴边框颜色。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 获取当前轴对象
ax = plt.gca()

# 设置轴边框是否显示
ax.set_frame_on(True)

# 设置轴边框颜色
ax.set_edgecolor('red')

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码后，就可以在绘制的图像周围看到红色的边框。

相关问题

matplotlib输出的图片如何没有边框

要在 Matplotlib 中输出没有边框的图片，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形对象和一个坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制图形或者图表

# 移除坐标轴的边框
ax.axis('off')

# 保存图像（可选）
plt.savefig('output.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)

# 显示图像（可选）
plt.show()

在上述代码中，`fig, ax = plt.subplots()` 创建了一个图形对象和一个坐标轴对象。然后，使用 `ax.axis('off')` 将坐标轴的边框移除。最后，使用 `plt.savefig()` 保存图像，并且可以通过设置 `bbox_inches='tight'` 和 `pad_inches=0` 来去除多余的空白。如果你不需要保存图像，可以直接调用 `plt.show()` 来显示图像。

希望这对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

matplotlib 在图片上画包围框

Matplotlib是一个强大的数据可视化库，用于Python中创建静态、动态、交互式的数据图形。如果你想在matplotlib生成的图像上添加矩形或边界框（通常称为“bounding box”），你可以使用`plt.axvline()`或`plt.axhline()`函数来绘制水平线或垂直线作为边框的参考，然后结合`annotate()`函数来添加文本标签。

例如，下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个基础图像
x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 1, 4, 9]
plt.plot(x, y)

# 添加一条垂直边框
bbox_props = dict(boxstyle="rarrow", fc="w", ec="0.5", lw=2)
t = "这是边框说明"
xytext=(0.75, 0.9),  # 文本的位置
xy=(2, 8),          # 矩形的位置
arrowprops=dict(arrowstyle="->")
plt.annotate(t, xy, xytext, bbox=bbox_props, arrowprops=arrowprops)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，`bbox_props`字典设置了边框的样式，`xy`和`xytext`定义了文本和边框的位置。`annotate()`函数会将文本放置在指定位置，并连接到该位置通过箭头指向的位置。