在jupter笔记本中的seaborn：为什么sns.despine（）适用于lmplot但不适用于regplot？

Question

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)

显示带有不需要的边框的情节（即sns.despine（）似乎没有影响它。）

但是：

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

显示正确删除了不需要的边框的绘图。

我能找到的唯一可以直接看到的文件如下：the api docs for regplot：

  

了解regplot（）和lmplot（）之间的区别可以是a   有点棘手。事实上，正如lmplot（）所使用的那样，它们密切相关   regplot（）在内部并占用其大部分参数。然而，   regplot（）是一个轴级函数，因此它直接绘制到轴上   （当前活动的轴或轴提供的轴）   参数），而lmplot（）是一个图级功能并创建它   自己的形象，通过FacetGrid管理。这有一些   后果，即regplot（）可以愉快地共存于一个数字中   与其他种类的情节一起，将遵循全球matplotlib颜色   周期。相比之下，lmplot（）需要占据整个数字，而且   尺寸和颜色周期通过功能参数控制，   忽略全局默认值。

但我并不完全理解＆＃34;数字＆＃34;和＃34;轴。＆＃34;在不知道底层模型的情况下，我可以做出的最佳猜测是，当Seaborn内置的这些奇怪的全局状态变异函数（如despine和（？）set_palette等）处于活动状态时，只有＆ ＃34;图中，＆＃34;不是＆＃34;轴，＆＃34;在渲染之前检查那个状态？但是，如果是这样的话，我将如何获得产生＆＃34;轴的东西＆＃34;根据我的要求进行策划？

Answer 1

简而言之：在您的绘图功能后调用sns.despine 。

版本较长：

lmplot创造了自己的身材。但它不需要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()

这就是问题中的代码实际上似乎有效的原因 但是，真正发生的是，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，问题的代码创建了两个数字。一个是空的，但也是'＃34; despined＆＃34;然后是一个lmplot数字，而且是＃34; despined＆＃34;因为默认情况下每个lmplot都被鄙视。

而是在matplotlib图的轴上创建regplot。如果没有提供图形或轴，则会创建一个新图形或轴。这意味着sns.despine需要知道哪些轴要去高山。如果你先把它召唤出来，那么又会有两个数字：一个是空的，但也是＃34; despined＆＃34;然后是一个regplot数字。这个数字轴并没有被鄙视＆＃34;，因为没有人告诉他们。

所以我们的想法当然是在创建情节后调用sns.despine 。您可以指定despine的哪个或哪些数据作为参数（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()

但是如果你只有一个甚至不需要的子图。因此

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

将同样有效并产生