我尝试了其他评论中给出的两种设置，即
cbar.solids.set_rasterized(True)
cbar.solids.set_edgecolor("face")
不幸的是，它们都不适合我。
所以我尝试了一种完全不同的方法，这是一个巨大的 hack，但至少完成了工作。当您传递alpha给imshow它时，它会设置一个 alpha 值，该值将用于与其他图像混合。由于更高功率的原因（正如@mfra 所提到的），这会产生我们如此鄙视的白线。显然，关键是不要将 alpha 值传递给imshow. 但是，我们仍然需要以某种方式创建颜色条。
因此，作为一种解决方法，我们可以在给imshow. 例如，让我们使用winter颜色图：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 100), np.linspace(-1, 1, 100))
zz = xx**2 + yy**2
my_cmap_rgb = plt.get_cmap('winter')(np.arange(256))
alpha = 0.5
for i in range(3): # Do not include the last column!
my_cmap_rgb[:,i] = (1 - alpha) + alpha*my_cmap_rgb[:,i]
my_cmap = mpl.colors.ListedColormap(my_cmap_rgb, name='my_cmap')
my_cmap_rgb在这里，我基于非 Alpha 通道（0、1 和 2）创建一个新的颜色图，winter然后编辑非 Alpha 通道（0、1 和 2）以自己进行 Alpha 混合。然后我可以简单地使用这个新的颜色图来绘制我的图。
f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap=my_cmap)
cbar = plt.colorbar(cim)
ax.set_title("No lines and no transparency")
现在将其与您在没有此技巧的情况下获得的图像进行比较：
f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap='winter', alpha=0.5)
cbar = plt.colorbar(cim)
ax.set_title("Lines and transparency")
显然，如果您不需要透明度，问题就解决了。另一方面，如果您确实需要透明度，还有另一种解决方法。您必须首先绘制没有透明度的图像以获得颜色条，然后绘制具有透明度但不会使用其颜色条的图像。
f, ax = plt.subplots()
cim = ax.imshow(zz, cmap=my_cmap)
cbar = plt.colorbar(cim)
plt.cla() # Clears axis
ax.plot(50,50, 'ko')
ax.imshow(zz, cmap='winter', alpha=0.5)
ax.set_title("No lines and transparency")
这会导致图像的颜色条没有线条但仍保持透明度。虽然它仍然是一个巨大的黑客，但至少我们不必再忍受这些线了！
