python plt.subplots()隐藏横纵坐标

要隐藏matplotlib中的横纵坐标，可以使用`set_visible(False)`方法来实现。下面是使用`plt.subplots()`创建图形，并隐藏横纵坐标的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 隐藏横坐标
ax.xaxis.set_visible(False)

# 隐藏纵坐标
ax.yaxis.set_visible(False)

# 绘制其他图形或数据
# ...

plt.show()

通过调用`ax.xaxis.set_visible(False)`和`ax.yaxis.set_visible(False)`来分别隐藏横坐标和纵坐标。然后，你可以绘制其他的图形或者数据。最后调用`plt.show()`来显示图形。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

plt.plot横纵坐标太密集

当plt.plot的横纵坐标太密集时，可以通过设置markevery参数来控制标记的密度。markevery参数指定每隔多少个点才标记一个点，从而达到控制标记密度的目的。例如，markevery=10表示每隔10个点才标记一个点。

以下是一个例子，展示如何使用markevery参数来控制标记密度：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
plt.title('markevery=10')
ax.plot(x, y, marker='o', markevery=10, mfc='r', mec='r')
plt.show()

在这个例子中，markevery=10表示每隔10个点才标记一个点，从而使得标记密度变得更加稀疏。

fig, ax = plt.subplots()

当我们在Python中使用matplotlib库来绘制图表时，通常会创建一个包含图表和子图的对象，这个对象可以用来设置图表中的各种属性。在创建这个对象时，可以使用fig, ax = plt.subplots()这样的语句。

其中fig表示整个图表对象，也就是画图的窗口。这个对象可以用来设置整个画布的属性，比如大小、背景颜色等等。

而ax则表示子图，也就是图表中的一个小块，用来展示我们绘制的图表数据。这个对象可以用来设置具体图表的属性，比如横纵坐标轴的刻度、标签等等。

使用fig, ax = plt.subplots()创建图表对象后，我们就可以使用ax.plot()或者其他绘图函数来在子图中画出我们需要的图表了。同时，也可以调用fig.show()来显示整个图表对象。