不显示右侧和顶端的坐标轴是通过 spines 实现的，具体操作如下：

# 隐藏右侧和顶端的坐标轴
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
可以参照matplotlib官方文档之Ticks and spines下边的例子进行操作，其中Spines这个例子最基础，可以从这个例子看起。
 为了方便阅读，把Spines这个例子搬运到这里：
 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = 2 * np.sin(x)
# Constrained layout makes sure the labels don't overlap the axes.
fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=3, constrained_layout=True)
ax0.plot(x, y)
ax0.set_title('normal spines')
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('bottom-left spines')
# Hide the right and top spines
ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax1.spines['top'].set_visible(False)
# Only show ticks on the left and bottom spines
ax1.yaxis.set_ticks_position('left')
ax1.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax2.plot(x, y)
# Only draw spine between the y-ticks
ax2.spines['left'].set_bounds(-1, 1)
# Hide the right and top spines
ax2.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
# Only show ticks on the left and bottom spines
ax2.yaxis.set_ticks_position('left')
ax2.xaxis.set_ticks_position('bottom')
plt.show()
②再把左面的spine移至中间；
③ 再把下面的spine 向上移，使得两个0值重合
所有对spine的操作均在 gca() 方法中完成， gca——get current axes
x = np.linspace(-50, 51)
                                    本文实例讲述了Python使用Matplotlib模块时坐标轴标题中文及各种特殊符号显示方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Matplotlib中文显示问题——用例子说明问题
#-*- coding: utf-8 -*-
from pylab import *
t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01)
y = sin(t)/t
plt.plot(t, y)
plt.title('www.jb51.net - test')
plt.xlabel(u'\u2103',fontproperties='SimHei')
#在这里，u'\u2103'是摄氏度，前面的u代表unic
                                    matplotlib spines 设置简介隐藏图脊设置图脊位置参考
在 Matplotlib 中，Spine 指绘图区四周的边界线（这里姑且将其翻译为图脊），如下图所示。
使用 Axes.spines 更改图脊的属性。实现诸如删除顶部和右侧的图脊，或者将左侧图脊移动原点等功能。
Axes.spines 属性是一个字典对象，通过 right, left, top, bottom 键可以访问各个方位的图脊。
使用 set_color 将图脊的颜色设置为 None，可以隐藏图脊，例如，绘制一个
plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
plt.show()
1.2 坐标轴的刻度线向内
impor
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
Ux1 = [0.0227,1.8713,3.8285,6.5266,8.2801,9.6878,12.4071,15.1359]
Ux2 = [0.0244,1.8740,3.8355,6.5223,8.2797,9.6987,12.4206,15.1575]
fig = figure(dpi=12
fig, ax=plt.subplots()
data[data==-1]=np.nan#去掉缺省值-1
im =ax.imshow(data,interpolation='none',cmap='Reds_r',vmin=0.6...
                                    一、实现目标代码实例import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibimport numpy as np#解决中文乱码问题，引入windows字体库myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'C:/Windows/Fonts/msyh.ttf')x = np.linspace(-3,...