试试这个：

fig.delaxes(axes[1][2])

创建子图更灵活的方法是fig.add_axes()方法。参数是一个rect坐标列表：fig.add_axes([x, y, xsize, ysize])。这些值是相对于画布大小的，因此xsize的0.5意味着子图的宽度是窗口的一半。

或者，使用axes方法set_axis_off()：

axes[1,2].set_axis_off()

如果你知道要删除哪个图，你可以给予索引并删除如下：

axes.flat[-1].set_visible(False) # to remove last plot

关闭所有轴，并仅在绘制坐标轴时逐个打开坐标轴。那么你不需要提前知道指数，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

columns = ["a", "b", "c", "d"]
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(columns))

for ax in axes:
    ax.set_axis_off()

for c, ax in zip(columns, axes):
    if c == "d":
        print("I didn't actually need 'd'")
        continue

    ax.set_axis_on()
    ax.set_title(c)

plt.tight_layout()
plt.show()

以前的解决方案不适用于sharex=True。如果你有，请考虑下面的解决方案，它也涉及二维子图布局。

import matplotlib.pyplot as plt

columns = ["a", "b", "c", "d"]
fig, axes = plt.subplots(4,1, sharex=True)

plotted = {}
for c, ax in zip(columns, axes.ravel()):
    plotted[ax] = 0
    if c == "d":
        print("I didn't actually need 'd'")
        continue
    ax.plot([1,2,3,4,5,6,5,4,6,7])
    ax.set_title(c)
    plotted[ax] = 1

if axes.ndim == 2:
    for a, axs in enumerate(reversed(axes)):
        for b, ax in enumerate(reversed(axs)):
            if plotted[ax] == 0:
                # one can use get_lines(), get_images(), findobj() for the propose
                ax.set_axis_off()
                # now find the plot above
                axes[-2-a][-1-b].xaxis.set_tick_params(which='both', labelbottom=True)
            else:
                break # usually only the last few plots are empty, but delete this line if not the case
else:
    for i, ax in enumerate(reversed(axes)):
        if plotted[ax] == 0:
            ax.set_axis_off()
            axes[-2-i].xaxis.set_tick_params(which='both', labelbottom=True)
            # should also work with horizontal subplots
            # all modifications to the tick params should happen after this
        else:
            break

plt.show()

二维fig, axes = plot.subplots(2,2, sharex=True)

Johannes的答案的一个更懒的版本是删除任何没有添加数据的坐标轴。这避免了维护要移除哪些轴的规范。

[fig.delaxes(ax) for ax in axes.flatten() if not ax.has_data()]