plt如何只绘制不带坐标轴的图像

在Matplotlib库中，如果你想要创建一个简单的图像而不需要显示坐标轴，可以使用`plt.imshow()`或`plt.plot()`等函数绘制图形，然后使用`axis('off')`或`plt.axis('hidden')`来隐藏坐标轴。这里有一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制图像而不显示坐标轴
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.axis('off')  # 或者使用 plt.axis('hidden')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一个10x10的随机数组，然后用`imshow()`函数将其作为图像显示出来。`cmap='viridis'`设置了颜色映射方案，可以根据需要选择其他颜色地图。`axis('off')`命令移除了所有四个边的坐标轴。

如果你想在绘制线图时不显示坐标轴，也可以这样做：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.axis('off')  # 或者使用 plt.axis('nodelay')

plt.show()

这将只绘制一条正弦曲线，没有坐标轴。

相关问题

用plt绘制两点间直线，并求两点间直线所有坐标值，坐标带小数

点(x1,y1)和点(x2,y2)间的直线所有坐标值可以用以下代码来实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1, y1 = 1.5, 2.5
x2, y2 = 3.5, 4.5

# 绘制直线
plt.plot([x1, x2], [y1, y2], 'ro-')

# 计算直线所有坐标值
x_values = np.linspace(x1, x2, num=100)
y_values = np.linspace(y1, y2, num=100)

# 绘制直线上的所有坐标点
plt.plot(x_values, y_values, 'b.')

# 显示图像
plt.show()

笑话：为什么程序员总是喜欢用黑色背景的 IDE？因为他们觉得黑色背景很酷，而且打字的时候不容易晃到。

# 获取数据 x = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].index y = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].values # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('上一年比本年倍数散点图') plt.xlabel('股票代码') plt.ylabel('倍数') # 显示图像 plt.show() 点的颜色都一样能不能密度高的地方深色 密度低的地方浅色

可以使用 `plt.hexbin()` 函数来绘制带颜色的散点图，它可以将散点图中的点聚合为六边形的区域，并用不同的颜色表示每个区域中点的数量密度。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].index 
y = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['上一年比本年倍数'].values

plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues')
plt.title('上一年比本年倍数散点图')
plt.xlabel('股票代码')
plt.ylabel('倍数')

plt.colorbar()
plt.show()

其中，`gridsize` 参数控制六边形的大小，`cmap` 参数指定颜色映射表，`plt.colorbar()` 函数用于添加颜色条。你可以根据实际需要调整这些参数。