(除了这里的全面回答之外，这更像是一个扩展的评论。)

注意，我们可以分别隐藏这三个元素:

隐藏边界(又名“spine”):ax.set_frame_on(False)或ax.spines['top'].set_visible(False) 隐藏刻度:ax.tick_params(top=False) 隐藏标签:ax.tick_params(labeltop=False)

这是官方网站推荐的Matplotlib 3解决方案:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y)

# Hide the right and top spines
ax.spines[['right', 'top']].set_visible(False)

plt.show()

(除了这里的全面回答之外，这更像是一个扩展的评论。)

注意，我们可以分别隐藏这三个元素:

隐藏边界(又名“spine”):ax.set_frame_on(False)或ax.spines['top'].set_visible(False) 隐藏刻度:ax.tick_params(top=False) 隐藏标签:ax.tick_params(labeltop=False)

另一种非全局方式的方法是使用matplotlib.pyplot。Rc_context上下文管理器，如下所示:

with plt.rc_context({
    "axes.spines.right": False,
    "axes.spines.top": False,
}):
    fig, ax = plt.subplots()
    ...

如果你不需要刻度之类的(例如绘制定性插图)，你也可以使用这个快速的解决方案:

使轴不可见(例如使用plt.gca())。axison = False)，然后用plot .arrow手动绘制它们。

另外,这

def simpleaxis(ax):
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.get_xaxis().tick_bottom()
    ax.get_yaxis().tick_left()

似乎在一个轴上实现了同样的效果，而不会失去旋转标签的支持。

(Matplotlib 1.0.1;受此启发的解决方案)。