python - Seaborn在Jupter笔记本中:为什么sns.despine()对lmplot有效但对regplot无效？

Jupyter笔记本，使用Python 3：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.despine()

然后

snstest1 = sns.regplot(x="foo", y="bar", data=my_data)

会显示带有不需要的边框的图表（即sns.despine（）似乎并未对其产生影响）。

但：

snstest2 = sns.lmplot(x="foo", y="bar", data=my_data)

显示的图已正确删除了不需要的边框。

我可以找到的唯一直接与之相关的文档是来自the api docs for regplot的以下内容：


  了解regplot（）和lmplot（）之间的区别可以
  有点棘手。实际上，它们紧密相关，因为lmplot（）使用
  regplot（）内部使用它的大部分参数。然而，
  regplot（）是轴级函数，因此它直接绘制到轴上
  （当前活动的轴或斧头提供的轴
  参数），而lmplot（）是图级函数并创建其
  自己的图形，通过FacetGrid管理。这有几个
  结果，即regplot（）可以在图中愉快地共存
  与其他类型的情节，并将遵循全局matplotlib颜色
  周期。相反，lmplot（）需要占据整个图形，并且
  尺寸和颜色周期是通过功能参数控制的，
  忽略全局默认值。


但是我不完全理解“图”和“轴”之间的区别。我不知道这里的基本模型的最佳猜测是，当Seaborn中内置的这些奇怪的全局状态变异函数（例如despine和（？）set_palette等）处于活动状态时，只有“数字”而不是“轴”，在渲染之前检查该状态？但是，如果是这样的话，我将如何获得一些生成“轴”以根据我的要求进行绘制的东西？

最佳答案

简而言之：在绘图功能之后调用sns.despine。

较长的版本：

lmplot创建自己的图形。但这并不需要despine。即使不调用sns.despine，它也会自动执行。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.show()

这就是问题代码实际上似乎起作用的原因。
但是，实际情况是，如果在创建任何图形之前调用sns.despine，它将作用于新创建的图形。因此，问题中的代码创建了两个图形。一个是空的，但也“固定”，然后一个是lmplot图形，又是“固定”的，因为默认情况下每个lmplot都是固定的。

而是在matplotlib图形的轴中创建regplot。如果没有提供图形或轴，它将创建一个新的图形或轴。这意味着sns.despine需要知道要去脊椎的轴。如果您先调用它，将再次出现两个数字：一个是空的，但也是“扭曲的”，然后另一个是regplot数字。这个数字轴不是“固定”的，因为没有人告诉过他们。

因此，这个想法当然是在创建绘图后调用sns.despine。您可以指定将哪些图形或轴去脊峰作为参数（sns.despine(ax=ax)）

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
sns.despine(ax=ax)

plt.show()

但是如果您只有一个子图，则甚至没有必要。因此

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
sns.despine()

将同样工作并产生

关于python - Seaborn在Jupter笔记本中:为什么sns.despine()对lmplot有效但对regplot无效？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48194193/