


Plot Matplotlib: Bila hendak menggunakan `cla()`, `clf()`, atau `close()`?
Bila Perlu Kosongkan, Tutup atau Bersihkan Plot Matplotlib Anda
Matplotlib menyediakan tiga fungsi utama untuk mengurus plot aktif: cla(), clf (), dan tutup(). Memahami peranan khusus mereka adalah penting untuk mengekalkan aliran kerja plot yang bersih dan cekap.
cla()
Gunakan cla() (Clear Axis) untuk mengalih keluar semua data daripada paksi aktif pada masa ini dalam angka semasa. Ia meninggalkan paksi lain tidak terjejas. Ini sesuai apabila anda ingin memuat semula subplot tertentu tanpa mengganggu keseluruhan angka.
clf()
Berbeza dengan cla(), clf() (Clear Rajah) mengalih keluar semua paksi, titik data dan anotasi daripada keseluruhan rajah. Ia meninggalkan tetingkap angka terbuka, membolehkan anda membuat plot baharu atau menggunakannya semula untuk plot yang lain. Gunakan fungsi ini untuk mengosongkan keseluruhan kawasan plot untuk permulaan yang baharu.
close()
close() (Close Figure Window) menutup tetingkap rajah semasa. Secara pilihan, anda boleh menentukan nombor angka atau nama untuk menutup tetingkap tertentu. Selain itu, tutup('semua') menutup semua tetingkap angka yang terbuka. Fungsi ini amat berguna apabila anda perlu mengosongkan berbilang plot atau mengosongkan memori.
Perbandingan
Function | Purpose |
---|---|
cla() | Clear current axis |
clf() | Clear entire figure |
close() | Close figure window |
Nota Tambahan
- fig.clf() dan fig.clear() adalah bersamaan jika fig ialah arus angka.
- Memadamkan contoh angka (del fig) tidak menutup tetingkap yang berkaitan.
- Untuk mengosongkan paksi tertentu menggunakan kaedah kelasnya, gunakan axis.clear().
Atas ialah kandungan terperinci Plot Matplotlib: Bila hendak menggunakan `cla()`, `clf()`, atau `close()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
