使用pyplot一定要记得close

最新推荐文章于 2025-03-06 08:48:33 发布
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#matplotlib

本文探讨了在Python的matplotlib库中使用pyplot进行循环绘图时，如何正确使用pyplot.close()避免图像叠加的问题。通过示例代码展示了在每次循环后关闭图像的重要性，确保每个训练集和测试集的图像独立呈现。
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1、不关闭将会引起什么问题

在一个循环中，如果我们的目的是每一个循环都做一副图出来，如果做完一副图，没有使用pyplot.close()，就会使之前做过的图出现在下一副上，看下图：没有使用close

我们的目的

而如果你的目的是每一对train，test都做一张图，就要使用pyplot.close()每一次循环后关闭pyplot，即使在函数中也要这么做。改正后如下：每一张都如此

详细代码如下

    plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
    plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
    plt.legend()
    plt.savefig('fig_{}.jpg'.format(name))
    plt.close()  # 就是这里 一定要关闭
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前言 TensorFlowBoard过于强大，导致我对它依赖性很强，今年转手使用pytorch进行开发，本以为没了TensorFlowBoard，后来发现人家Tensorflow封装了个TensorFlowBoardX，专门给其他深度学习框架使用，不得不说TensorFlow确实厉害。不过用的久了我就有点嫌麻烦了，因为每一次都要用命令去解析events文件，然后生成网址，复制到浏览器打开，有时候打不开或者打开的慢，出于我近期的研究工作只需要看一个图像的大概走向，不用多么好看、精美、功能强大，因此就使用ma
# -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit from skopt import BayesSearchCV from skopt.space import Integer, Real from scipy.stats import probplot import joblib # ================== 全局配置 ================== OUTPUT_DIR = r"D:\Undergraduate thesis\paper\results" # 结果统一保存目录 os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) # 自动创建目录 # ================== 数据加载与预处理 ================== def load_data(file_path): df = pd.read_csv(file_path, parse_dates=['Date'], index_col='Date', encoding='gbk') df.sort_index(inplace=True) # 异常值处理（IQR方法） q1 = df['Close'].quantile(0.25) q3 = df['Close'].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 df = df[(df['Close'] > q1 - 1.5*iqr) & (df['Close'] < q3 + 1.5*iqr)] return df.ffill() # 前向填充缺失值 # ================== 高级特征工程 ================== def create_features(df): # 滞后特征 for lag in [1, 3, 5, 10, 20]: df[f'Close_lag_{lag}'] = df['Close'].shift(lag) # 技术指标 df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean() df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + (df['Close'].diff(1).clip(lower=0).rolling(14).mean() / df['Close'].diff(1).clip(upper=0).abs().rolling(14).mean()))) df['MACD'] = df['Close'].ewm(span=12).mean() - df['Close'].ewm(span=26).mean() # 日期特征 df['DayOfWeek'] = df.index.dayofweek df['Is_Month_End'] = df.index.is_month_end.astype(int) return df.dropna() # ================== 贝叶斯优化模型 ================== def bayesian_optimization(X_train, y_train): search_spaces = { 'n_estimators': Integer(100, 500), 'max_depth': Integer(5, 30), 'min_samples_split': Integer(2, 20), 'min_samples_leaf': Integer(1, 10), 'max_features': Real(0.1, 1.0, prior='uniform') } opt = BayesSearchCV(
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我记得scikit-optimize库里的BayesSearchCV可以实现贝叶斯优化，但用户需要先安装这个库。我应该先提醒安装命令，比如pip install scikit-optimize。 接下来是导入必要的模块。用户提供的引用里已经有一些导入语句...
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【matplotlib】 之 清理、清除 axes 和 figure （plt.cla、plt.clf、plt.close）
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figure 的重复利用能大大节约时间，但是 matplotlib 维护的 figure 有数量上限（RuntimeWarning: More than 20 figures have been opened.）。并且，不断的创建新的 figure 实例，很容易造成内存泄漏，而应合理的复用，能大大的提高运行速度。此外，在某些情况下，不清理 figure 将有可能造成在第一幅中 plot 的线再次出现在第二幅图中。 以下包括： plt.cla() # 清除axes，即当前 figure 中的活动的axes，
python画图plt.close()一直闪烁
pdc31czy的博客
11-28 625
在Matplotlib中，’后端’（backend）指的是用于实际绘制图形的底层图形库。Matplotlib支持多种后端，如’TkAgg’、’Qt5Agg’、’WXAgg’等，它们分别对应不同的图形用户界面库。而’agg’（Anti-Grain Geometry）后端则是一个不依赖于任何特定GUI库的后端，它使用Anti-Grain Geometry库进行高质量的图形渲染。
Pandas RuntimeWarning: More than 20 figures have been opened. Figures created plt.close()也不起作用
LlanyW的专栏
10-14 2854
以下是源代码结果：function里有个for循环，在每一次循环都有plt.close()但是还是报错：调试的时候发现是： 创建的ax对象一直是同一个，plt.close并没有重置它。如果你创建了太多的 figure， 对象，你会收到这个警告。使用以下代码，能清除并且关闭掉 figure 对象。解决办法是把plt.close("all")如果你需要画很多图，这样频繁的 “创建→清除” 是会拖慢你的代码运行速度的。
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weixin_64110589的博客
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在Matplotlib中，pyplot提供了许多其他函数，如`plt.title()`（设置标题）、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`（设置坐标轴标签）、`plt.legend()`（添加图例），这些函数增强了绘图的表达力。此外，Figure对象的其他函数，如`set_size_inches()`（设置图形尺寸）和`tight_layout()`（自动调整子图间距），也极大方便了图形的管理。GridSpec是一个灵活的布局工具，允许用户更精确地控制子图在Figure中的位置和大小
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