Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Понимание функции Seaborn despine
  • Как обрезать колючки на участке Seaborn
  • Как сместить границу участка Seaborn
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Seaborn

Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой

PreviousСоздание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGridNextЗаголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка

Last updated 29 days ago

Границы Seaborn — это рамки вокруг графика, которые помогают оформить визуализацию данных. Seaborn позволяет легко настроить или удалить границы визуализации с помощью функции sns.despine(). В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию despine в Seaborn для настройки и удаления границ с визуализации.

К концу этого урока вы изучите:

  • Как удалить границы с графика Сиборна с помощью функции sns.despine()

  • Как обрезать границы визуализации данных в Seaborn

  • Как задать смещение для спинов графика Seaborn

Оглавление

Понимание функции Seaborn despine

Функция despine() в библиотеке Seaborn используется для удаления определённых границ с графика Seaborn. По умолчанию функция удаляет правую и верхнюю границы графика, но вы можете пойти дальше, чтобы удалить все границы и настроить их отображение.

Давайте рассмотрим функцию despine() из библиотеки Seaborn:

# Понимание функции despine в Seaborn

seaborn.despine(
    fig=None,      # Объект matplotlib.figure.Figure, к которому применяется despine
    ax=None,       # Объект matplotlib.axes.Axes, к которому применяется despine
    top=True,      # Удалить верхнюю рамку (линию)
    right=True,    # Удалить правую рамку (линию)
    left=False,    # Удалить левую рамку (линию)
    bottom=False,  # Удалить нижнюю рамку (линию)
    offset=None,   # Смещение рамки от осей (значение или словарь)
    trim=False     # Обрезать оси до пределов данных
)

Давайте разберем важные параметры:

  • fig= и ax= обозначают фигуру и оси соответственно. Если имеется только одна фигура и один объект осей, они подразумеваются.

  • top=, right=, left=, и right= указывают, какие границы удалить. Параметры принимают булевые аргументы. По умолчанию верхняя и правая границы удаляются

  • offset= настраивает значение, на которое оси отодвигаются от данных.

  • trim= определяет, должны ли границы осей ограничиваться наименьшей и наибольшей главной меткой на каждой неискривленной оси.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать функцию для удаления рамок (spines) с графика

Для удаления границ (spines) из графика Seaborn с помощью функции sns.despine(), мы можем контролировать каждую из четырех границ. Давайте сначала загрузим пример графика, чтобы увидеть, как мы можем настроить график. Запустим код ниже, чтобы создать нашу примерную визуализацию.

# График Seaborn с рамками по умолчанию

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')  # Создание точечного графика (scatterplot) с использованием столбцов 'total_bill' и 'tip' для осей x и y соответственно, и цветовым кодированием по столбцу 'day'
plt.show()  # Отображение графика

Эта команда возвращает следующее:

В следующем разделе вы узнаете, как удалить границы (спайнс) из графика Seaborn.

Как удалить стандартные шипы из сюжета Seaborn

По умолчанию функция despine из библиотеки Seaborn удаляет правую и верхнюю границы из визуализации данных. Это означает, что нам просто нужно вызвать эту функцию, чтобы удалить правый и верхний контуры. Давайте посмотрим, как это выглядит на Python:

# График Seaborn с удаленными рамками

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')  # Создание точечного графика (scatterplot) с использованием столбцов 'total_bill' и 'tip' для осей x и y соответственно, и цветовым кодированием по столбцу 'day'
sns.despine()  # Удаление верхней и правой рамок графика
plt.show()  # Отображение графика

Просто вызвав функцию sns.despine(), мы смогли удалить правую и верхнюю рамки, как показано ниже:

В следующем разделе вы узнаете, как также удалить ось x из графика в Seaborn

Как удалить ось X из графика Seaborn

В некоторых случаях, например, при работе с категориальными данными, может быть полезно убрать ось X. Это сделает вашу визуализацию более аккуратной. Для этого нужно передать bottom=False в функцию sns.despine()

# График Seaborn с удаленной только нижней рамкой

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

ax = sns.violinplot(data=df, x='day', y='tip')  # Создание скрипичного графика (violinplot) с использованием столбцов 'day' и 'tip' для осей x и y соответственно, и сохранение объекта Axes в переменную ax
sns.despine(bottom=True)  # Удаление только нижней рамки графика
ax.tick_params(bottom=False)  # Удаление меток (ticks) с нижней оси
plt.show()  # Отображение графика

При вызове функции возвращается следующая визуализация. Обратите внимание, что мы также вызвали метод ax.tick_params(), чтобы удалить нижние отметки.

Мы видим, что это делает визуализацию немного чище. В следующем разделе вы узнаете, как расширить это дальше, чтобы убрать все границы с графика Seaborn.

Как убрать все границы с участка Seaborn

Чтобы убрать все границы на графике Seaborn, можно передать аргументы left=True и bottom=True в функцию despine. Поскольку правые и верхние границы удаляются по умолчанию при использовании функции despine, их указывать не нужно.

# График Seaborn с удаленными всеми рамками

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')  # Создание точечного графика (scatterplot) с использованием столбцов 'total_bill' и 'tip' для осей x и y соответственно, и цветовым кодированием по столбцу 'day'
sns.despine(left=True, bottom=True)  # Удаление левой и нижней рамок графика
plt.show()  # Отображение графика

Используя приведённый выше код, мы видим, что все границы удалены, и получена следующая визуализация:

В следующем разделе вы узнаете, как дополнительно настроить оси, обрезая их.

Как обрезать колючки на участке Seaborn

Seaborn также позволяет обрезать оси графика. Это означает, что значения отображаются только от первой точки данных до последней, но не выходят за их пределы. Чтобы сделать это, мы можем передать trim=True в функцию sns.despine(). Давайте посмотрим, как это выглядит:

# График Seaborn с удаленными и обрезанными рамками

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')  # Создание точечного графика (scatterplot) с использованием столбцов 'total_bill' и 'tip' для осей x и y соответственно, и цветовым кодированием по столбцу 'day'
sns.despine(trim=True)  # Удаление рамок и обрезка осей до пределов данных
plt.show()  # Отображение графика

Выполнив код из блока выше, мы обрезаем границы визуализации в Seaborn. В этом случае граница проходит от 2 до 10 на оси y и от 10 до 50 на оси x.

В последнем разделе ниже вы узнаете, как сместить границу графика Seaborn.

Как сместить границу участка Seaborn

Seaborn также позволяет смещать оси графика, что может быть очень полезно для научных визуализаций. Это позволяет сохранить оси, но отодвинуть их дальше от данных. Для этого можно использовать параметр offset=, который принимает в качестве значения целое число.

# График Seaborn со смещением рамок

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')  # Создание точечного графика (scatterplot) с использованием столбцов 'total_bill' и 'tip' для осей x и y соответственно, и цветовым кодированием по столбцу 'day'
sns.despine(offset=100)  # Удаление рамок и смещение осей на 100 единиц
plt.show()  # Отображение графика

В кодовом блоке выше мы передали значение 100 в параметр offset. Это перемещает оси на 100 пунктов. В этом случае мы переместили все оставшиеся оси. Если вы хотите сместить только одну ось, вы можете передать словарь смещений.

В приведенном выше примере мы сместили наши оси на 100 пунктов.

Заключение

В этом уроке вы научились использовать функцию Seaborn despine(), чтобы удалять рамки из графика Seaborn. Это позволяет удалить границы графика. Сначала вы узнали, как определяется функция despine и какие у неё параметры.

Вы узнали, как удалять границы с помощью функции despine. По умолчанию функция удаляет верхние и правые границы. Вы узнали, как удалять дополнительные границы, передавая дополнительные аргументы. Затем вы узнали, как использовать функцию для обрезки границ графика. В конце вы изучили, как смещать границы на графике Seaborn.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше по связанным темам, ознакомьтесь с руководствами ниже:

  • Как установить Seaborn в Python (Исправление: нет модуля с именем seaborn)

  • Названия и метки осей Seaborn: добавление и настройка

  • Настройте местоположение, метки, текст и т. д. Seaborn Legends.

Сюжет Seaborn с дефолтными шипами
График Seaborn с удаленными стандартными границами
Пример, когда следует удалить нижнюю ось в Seaborn
Как удалить все границы графика с помощью Seaborn Despine
Обрезка оси с использованием функции despine в Seaborn
Использование Offset с Despine в Seaborn для изменения оси

Функция Seaborn despine(): Официальная документация
Понимание функции Seaborn despine
Как удалить стандартные шипы из сюжета Seaborn
Как удалить ось X из графики Seaborn
Как убрать все границы с участка Seaborn
Как обрезать колючки на участке Seaborn
Как сместить границу участка Seaborn
Заключение
Дополнительные ресурсы
A Seaborn Plot with Default Spines Removed Using despine
How to Remove All Spines Using Seaborn Despine
Trimming An Axis with Seaborn Despine
An Example of When To Remove the Bottom Spine in Seaborn
A Seaborn Plot with Default Spines
Using Offset with Despine in Seaborn to Modify an Axis