seaborn despine()函数的使用

最新推荐文章于 2024-02-09 13:14:01 发布
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分类专栏： 笔记 学习生活 文章标签： python
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despine()函数移除坐标轴

sns.despine()函数默认移除了上部和右侧的轴，当然我们也可以移除其他轴。对于是否移除某个轴，我们可以设置

sns.despine()函数的top、right、left、bottom参数的值来控制，值为True时，会移除该轴，反之，保留该轴。

「数据科学」使用 seaborn 进行数据可视化
秀球Gang的学习小站
09-18 1022
使用 seaborn 进行数据可视化seaborn 简介布局风格 import seaborn as sns样式控制：axes_style() and set_style()边框控制：despine()绘图元素：plotting_context() 和 set_context()绘图可视化统计关系 relplot散点图线图可视化数据集的分布 distplot直方图可视化分类数据 catplot分类散点图分类分布图分类估计图一些参数 seaborn 简介 上一篇文章介绍了使用 matplotlib 进行数据可
python数据分析与可视化——利用Seaborn进行绘图
sjjsaaaa的博客
12-27 5130
利用Seaborn进行绘图 下面例子中所用数据下载地址——>iris.csv Matplotlib绘图基本模仿MATLAB绘图库，其绘图风格和MATLAB类似。由于MATLAB绘图风格偏古典，因此，Python开源社区开发了Seaborn绘图模块，对Matplotlib进行封装，绘图效果更符合现代人的审美。 Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，使得作图更加容易。在多数情况下使用Seaborn能做出很具吸引力的图，而使用Matplotlib可以制作具有更多特色的图。应该把Seaborn
python数据可视化：Seaborn 和 Matplotlib 数据可视化
u011279649的专栏
09-25 2609
简述 Python 中，数据可视化一般是通过较底层的 Matplotlib 库和较高层的 Seaborn 库实现的，本文主要介绍一些常用的图的绘制方法。在正式开始之前需要导入以下包 import numpy as np # 线性代数库 import pandas as pd # 数据分析库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as s...
seaborn学习笔记一
bd_17080205的博客
10-20 770
简单粗暴先上官网这里哦 在matplotlib的基础上进行更高级的API封装（就只需要一个简单的命令）从而使得作图更加容易 Seaborn优势 优势：绘制漂亮图表，数据分析而设计的绘制库，能与pandas很好结合 Seaborn安装 在cmd使用pip命令，如果以前安装了查看版本，最新是0.9.0 import seaborn as sns sns.__version__ Seaborn绘图 绘...
Seaborn学习笔记1
weixin_34174422的博客
12-04 392
第一章 艺术化的图表控制 一个引人入胜的图表非常重要，赏心悦目的图形不但能让数据探索中一些重要的细节更容易被挖掘，也能更有利于在与观众交流分析结果的过程中吸引观众的注意力并使观众们更容易记住结论。 Matplotlib无疑是高度可定制的，但快速实施出吸引人的细节就变得有些复杂。Seaborn作为一个带着定制主题和高级界面控制的Matplotlib扩展包，能让绘图变得更轻松，本部分主要介绍sea...
Python数据分析 可视化数据Seaborn图表 这篇就够了
制定持续可量化的目标，不断坚持。
02-09 1511
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种高级界面来绘制有吸引力的统计图形。关系类图表：这类图表主要用于展示两个或多个变量之间的关系。包括散点图（scatterplot）和折线图（lineplot）。分类图表：这类图表主要用于展示分类数据。
Python数据分析与机器学习实战＜五＞Seaborn
qq_54809548的博客
10-22 3517
简介 Seaborn是一个在matplotlib库的基础上封装的另一个库。提供了很多模板，只需一两行代码就能画出一个很漂亮的图，更加方便。 使用之前，先安装：pip install seaborn import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 最后一行是在jupyter中需要写的，在pycharm中去掉即可 %matplotlib inlin.
关系数据可视化
weixin_45746689的博客
05-09 1528
目录数据的关联性seabornseaborn主题sns.despine散点矩阵气泡图数据的分布性茎叶图直方图密度图树图 数据的关联性 数据的关联性，其核心就是指量化的两个数据间的数据关系。关联性强，是指当一个数值增长时，另一个数值也会随之发生变化。相反地，关联性弱，是指当一个数值增长时，另一个数值基本不会发生变换。 数据的关联性主要有正相关、负相关、和不相关关系。 seaborn seaborn主题 Darkgrid Whitegrid Dark White ticks sns.set(style
Seaborn官方文档(中文版).docx
12-25
有时候，你想删除图表上边框和右边框线，通过 Matplotlib 的参数想去掉这两个边框是不可能的，但是你可以通过 Seaborn 的 `despine()` 函数来删除它们： ```python sns.despine() ``` 你还可以通过附加的参数来...
Seaborn的使用以及调色板的设置
G-无忧仙-LB——随笔
01-04 1962
Seaborn的使用以及调色板的设置 1、Seaborn简介 Seaborn是基于Python并且非常受欢迎的图形可视化库，并且在matplotlib的基础上进行了更高级的封装 使用作图更加方便快捷，可以通过极简的代码做出十分具有价值并且非常美观的图形 同样在使用的时候需要导...
Python Seaborn综合指南，成为数据可视化专家
TensorFlowNews
11-01 1019
概述 Seaborn是Python流行的数据可视化库 Seaborn结合了美学和技术,这是数据科学项目中的两个关键要素 了解其Seaborn作原理以及使用它生成的不同的图表 介绍 一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。 这在数据科学中非常重要，因为我们经常处理大量杂乱的数据...
【seaborn】sns.set() 绘图风格设置
热门推荐
weixin_37804469的博客
07-10 2万+
从这个set()函数，可以看出，通过它我们可以设置背景色、风格、字型、字体等。我们定义一个函数，这个函数主要是生成100个0到15的变量，然后用这个变量画出6条曲线。 那么，问题来了，有人会说，这个set()函数这么多参数，只要改变其中任意一个参数的值，绘图效果就会发生变化，那我们怎么知道哪种搭配是最佳效果呢，难道我们要一个个去测试吗？ 当然不是，seaborn提供了5种默认的风格，我们在实际绘图中只要选择一种喜欢的风格就可以了，下面我们就看看这5种风格的用法及效果。函数参数：seaborn.set_sty
Seaborn数据可视化（二）
m0_64087341的博客
08-20 1068
Seaborn主题设置
【python数据分析】学习记录1
smile071008的博客
03-22 199
Python数据分析课程： 5课：机器学习怎么学？哪里不会的数学再倒回去学 6课：算法推导与案例 算法怎么学：看书/博客/视频，看不懂可以先跳过，坚持写博客，动手做笔记 机器学习怎么做： 1.Github（找资源），kaggle（数据挖掘竞赛网站，找数据，讨论）[尝试注册然而失败] 2.案例的积累，模仿别人的做 3.学会套路！套路！模仿！模仿！ 14课：pandas数据怎么读入 读取文件: p...
matplotlib隐藏边框的方法
pengch987的专栏
11-19 2133
matplotlib隐藏边框的方法。
Seaborn的简述
澎湖Java架构师的博客
06-12 548
Seaborn（seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近） 导入库 import seaborn as sns1、sns.stripplot分布散点图，其中有一个jitter参数表示散点图的各散点在回归模型中小幅度的分布；2、sns.swarmplot分簇散点图；3、sns.barplot()直方图；4、sns.poinplot()点图；5、sns.boxplot()盒图；6
【seaborn】（一）基本设置
醉糊涂仙的博客
05-10 3665
文章目录一、主题风格1.1 sns.set()默认主题风格1.2 5种主题风格1.2.1 darkgrid黑色背景有网格线1.2.2 whitegrid白色背景有网格线1.2.3 dark黑色背景无网格线1.2.4 dark黑色背景无网格线1.2.5 ticks带有刻度线2.2、子图设置不同风格二、sns.despine图边框设置2.1 默认情况2.2 offset设置图形与轴距离2.3 left设置左边框是否显示2.4 bottom设置下边框是否显示2.5 top设置上边框是否显示2.6 right
Seaborn.set()与Seaborn.catplot()
胖虎卖汤圆的博客
01-20 1万+
一、导入相关包 %config IPCompleter.greedy=True import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 二、Seaborn绘图风格设置 1.sns....
小白也能看懂的seaborn入门示例
Oner.wv的专栏
10-26 1004
点击上方“AI派”，选择“设为星标”最新分享，第一时间送达！作者：奔雷手，目前是名在校学生，当前主要在学习机器学习，也在做机器学习方面的助教，相对还是比较了解初学者学习过...
pythonSeaborn
最新发布
02-22
### 关于Python Seaborn库的使用教程 #### 加载Seaborn自带的数据集 为了便于测试和演示，Seaborn内置了一些常用的数据集。通过`sns.load_dataset()`函数可以轻松加载这些数据集。例如，加载著名的鸢尾花（Iris）数据集并查看前几行数据： ```python import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') print(iris.head()) ``` 此操作能够快速获取到一个标准的数据样本以便后续分析与可视化[^4]。 #### 绘制基本统计图表 利用Seaborn绘制各种类型的图表非常简便。这里展示如何创建散点图来观察两个变量之间的关系： ```python # 导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt # 创建散点图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_width', data=iris) # 显示图像 plt.show() ``` 这段代码会生成一张描述萼片长度(sepal length)与花瓣宽度(petal width)之间关联性的散点图[^1]。 #### 设置图形外观细节 对于已经完成的基础图表，还可以进一步优化其视觉效果。比如去掉不必要的边框可以使图片看起来更加整洁清爽: ```python # 移除顶部及右边的边框线 sns.despine(top=True, right=True) ``` 上述命令会在不改变原有内容的基础上美化最终呈现出来的成果[^5]。 #### 更多高级特性探索 除了以上基础功能外，Seaborn还支持更多复杂的绘图需求，如分组比较、分布拟合等复杂场景下的应用。随着对这个库了解程度加深，用户可以根据具体项目的要求灵活运用不同的API实现所需的效果[^3]。
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