plt的画法可以去掉边框只显示横纵坐标轴吗

可以的，可以通过设置坐标轴的颜色及宽度来实现。具体的操作如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形窗口
fig = plt.figure()

# 创建一个子图，并设置坐标轴的颜色及宽度
ax = fig.add_subplot(111)
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_linewidth(2)
ax.spines['left'].set_linewidth(2)

# 绘制图形
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
ax.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先创建了一个图形窗口，然后创建了一个子图，通过设置 `ax.spines` 的属性来去掉顶部和右侧的边框，并设置横纵坐标轴的宽度。最后通过 `ax.plot()` 绘制了一个简单的曲线图，并通过 `plt.show()` 显示出来。

相关问题

plt.plot设置横纵坐标轴

plt.plot函数可以通过设置参数实现对横纵坐标轴的设置。对于横坐标轴（x-axis），可以使用xticks函数来设置刻度值和标签。对于纵坐标轴（y-axis），可以使用yticks函数来设置刻度值和标签。具体设置方法如下：

1. 设置横坐标轴刻度值和标签：
plt.xticks(ticks, labels)
其中，ticks为一个列表，包含了刻度值的位置，labels为一个列表，包含了刻度值对应的标签。例如，plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])将横坐标轴的刻度值分别设置为1、2、3，并将其对应的标签设置为A、B、C。

2. 设置纵坐标轴刻度值和标签：
plt.yticks(ticks, labels)
同样，ticks为一个列表，包含了刻度值的位置，labels为一个列表，包含了刻度值对应的标签。

例子：
plt.plot(x, y)
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5], ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'])
plt.yticks([-10, 0, 10, 20, 30], ['-10', '0', '10', '20', '30'])

plt横纵坐标轴刻度大小

在Matplotlib中，控制横纵坐标轴刻度的大小通常涉及到调整xticks和yticks属性。以下是一些常用的方法：

1. **手动指定**：可以使用`plt.xticks()`或`plt.yticks()`方法，分别设置x轴和y轴的刻度值。例如：

   x_values = np.arange(0, 10, 1)
   plt.xticks(x_values, labels=['Label 1', 'Label 2', ...])
   y_values = np.linspace(0, 10, 5)
   plt.yticks(y_values, labels=['Label 1', 'Label 2', ...])

2. **自动缩放**：Matplotlib会尝试自动选择适当的刻度间隔，但是也可以通过调整`plt.gca().tick_params()`来改变这个行为，比如调整`axis.tick.major.size`来增大或减小刻度的长度。

3. **限制刻度数量**：使用`plt.locator_params()`可以更改刻度计数器的行为，比如设置最大显示的刻度数。

4. **使用Suptitle, Subtitle或Axes titles**：如果想让标题中的数字代表实际的刻度值，可以设置`matplotlib.ticker.StrMethodFormatter`来格式化。

fig, ax = plt.subplots()
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: f"{int(x)}"))