python坐标轴消失

在Python中，要隐藏坐标轴，可以使用以下代码：
.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
这段代码会将x轴和y轴设置为不可见。然而，根据你提供的信息，你可能遇到了一些问题。可能是因为你隐藏了坐标轴后，数据点重合或者出现了空白。这可能是因为你没有正确设置数据的范围或者坐标轴的位置。

在你提供的引用[2]中，有一段代码可以设置坐标轴的位置：
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
这段代码将右边和上边的轴设置为不可见，然后将x轴和y轴的位置设置为底部和左边，并将它们的位置移动到数据的0点。

如果你想隐藏某个特定的坐标轴，可以使用以下代码：
ax1.set_xticks([])
这段代码会将x轴的刻度设置为空，但是这种方式会影响所有的plot，并且可能导致网格线无法绘制。

希望这些信息对你有帮助！

相关问题

Python中用ax.spines[‘left’].set_position(‘center’)将坐标轴移到中心位置，但左侧边框线没有了，如何处理

在Python的matplotlib中，当你使用`ax.spines['left'].set_position('center')`将坐标轴移到中心位置时，确实会使得左侧的边框线消失，因为这个操作会让边框与数据范围对齐，而不是固定在图框的外侧。如果你还想保持左侧边框的存在并将其移动到中心位置，你需要稍微调整一下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 假设X和Y是你需要的数据
X = np.linspace(0, 10, 100)
Y = np.sin(X)

# 绘制数据
ax.plot(X, Y)

# 将左轴的位置设置为居中，但添加一个小偏移量以保持边框
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))  # 数据范围的起点
ax.spines['left'].set_bounds(0, 10)          # 明确指定边框的范围，这里是X轴的范围

# 其他边框保持默认，例如上、下边框通常会在顶部和底部自动出现
ax.spines['top'].set_visible(False)         # 隐藏上边框
ax.spines['right'].set_visible(False)        # 隐藏右边框

# 展示图形
plt.show()

这会保留左侧边框，并使其紧贴数据范围，而不会消失。

通过设置参数使x轴和y轴消失

在创建图表时，有时候可能需要隐藏坐标轴，例如当侧重点放在数据本身而不是刻度上。在许多绘图库中，包括Matplotlib、Seaborn或Plotly等，你可以通过调整特定属性来达到这个目的。

例如，在Matplotlib中，如果你有一个名为`plt`的绘图对象，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = [...]

# 创建图表
ax = plt.gca()  # 获取当前图形上下文
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)  # 隐藏x轴
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)  # 隐藏y轴

plt.plot(data)
plt.show()

类似地，在Seaborn中，可以使用`sns.despine()`函数来去除边框：

import seaborn as sns
sns.lineplot(data=...)
sns.despine(left=True, bottom=True)  # 隐藏左右下边框

请注意，每个库的具体语法可能会有所不同。如果想恢复坐标轴，只需再次设置相应的可见性为True即可。