matplotlib中cla/clf/close用法及相关清除效果

最新推荐文章于 2025-02-09 12:42:49 发布
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分类专栏： 机器学习 python编程 文章标签： python matplotlib
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本文详细介绍在使用Matplotlib绘图时如何通过cla(), clf()和close()等方法进行有效的图表清理，避免前后图形数据混淆，确保每次绘图都是干净独立的。掌握这些清理技巧，可以提高绘图效率，避免不必要的资源浪费。

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在使用matplotlib画图时，画完图之后需要进行一定的清理工作，否则后续画图的结果中可能混入前一幅图的数据，或者造成频繁创建绘图对象。下面解释一下matplotlib中的相关清理操作和效果。主要包括以下方法：

1、gca获取当前的axes，cla清理当前的axes

2、gcf获取当前的figure，clf清理当前的figure

3、close，关闭figure

1、使用matplotlib绘图

2、gca、cla用法

3、gcf，clf用法

4、close用法

总结一下：

1、cla()：Clear axis即清除当前图形中的当前活动轴（轴就是子图）。其他轴不受影响。

2、clf() ：Clear figure清除所有轴，但是窗口打开，这样它可以被重复使用。

3、close()：Close a figure window

参考链接

【Matplotlib】清理axes 和 figure（plt.cla、plt.clf、plt.close）
风口IT猪的成长录
08-23 3861
plt.cla、plt.clf、plt.close 用途plt.cla、plt.clf、plt.close plt.cla、plt.clf、plt.close 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 figur
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唐僧骑马噔了个噔
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04-11 756
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matplotlib中clf()
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clf()作用： fig = plt.figure(1, facecolor='white') fig.clf() 作用，清楚figure坐标轴 结果显示：
Matplotlib 图表重叠 绘图重叠 plt.subplot() plt.clf() plt.close() 使用例子
ucas_v博客
03-20 2428
在使用Matplotlib的过程中，如果需要在同一张图中绘制多个图表，可能会出现图表重叠的情况。需要注意的是，如果同时打开了多个图形窗口，则需要使用不同的参数来指定关闭不同的窗口。例如，下面的代码创建了一个2行2列的子图，分别在第1个和第2个子图中绘制两幅图表，从而消除了图表重叠的问题。例如，下面的代码绘制了两幅图表，其中第一幅使用黄色的折线，第二幅使用绿色的直线。函数指定子图的行数、列数和当前子图的序号，进而在不同的子图中绘制不同的图表。函数可以将画布分割成多个子图，并在不同的子图中绘制不同的图表。
Matplotlib中文手册.pdf
05-17
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【matplotlib】 之 清理、清除 axes 和 figure （plt.cla、plt.clf、plt.close）
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### 如何在 Matplotlib 中清除画布 为了实现在不关闭图形窗口的情况下连续更新图表，可以利用 `plt.clf()` 或者 `plt.cla()` 函数来清空当前的 figure 或 axes。对于更复杂的场景，比如嵌入到 PyQt5 的应用中，则可以通过重新设置画布上的内容达到刷新效果。 当需要在一个已有的图形窗口里持续添加新的数据点并保持窗口开放时，应该考虑使用交互模式或是动态更新的方式处理。通过调用 `ion()` 开启交互模式后，在每次完成绘图操作之后再调用 `pause(interval)` 可以使程序暂停指定的时间间隔以便于实时查看变化情况[^1]。 如果是在基于 Qt 的 GUI 应用程序中集成 Matplotlib 图表，并希望实现动态更新功能的话，那么除了上述提到的基础方法外，还需要注意如何管理好布局以及适时销毁不再使用的部件对象。例如，在 PyQt5 中定义了一个继承自 `FigureCanvas` 类的新类用于创建可定制化的绘图区域（即所谓的“画布”），每当要更换显示的内容时就先移除旧的画布实例然后再加入新初始化好的实例至网格布局之中[^2]。 另外一种常见的情况是从内存中彻底清理掉之前已经保存过的静态图片所占用的空间资源，这通常发生在频繁地读取不同文件生成预览的情形下。此时可以直接调用 `clf()` 来释放关联着特定 Figure 对象的所有 Artists 资源；而若是想进一步确保连同背景在内的所有元素都被完全擦除干净，则建议配合 `close(fig)` 使用[^3]。 最后值得注意的是，在 Tkinter 这样的环境下也可以很方便地做到这一点——只需要定期修改 Line2D 数据即可轻松构建出动画般的效果。具体做法是预先准备好一个 AxesSubplot 实例作为载体，接着不断调整其内部线条属性从而反映出最新的状态改变[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from time import sleep def update_plot(data): fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot([], [], 'b-') ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(-1, 1) for i in range(len(data)): xdata = list(range(i + 1)) ydata = data[:i+1] line.set_data(xdata, ydata) # Redraw the plot with updated values. fig.canvas.draw_idle() # Pause to allow redraw and refresh of window. plt.pause(.1) update_plot([sin(x / pi) for x in range(10)]) ```
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