Python plt.close（）和plt.clf（）之间的差异

在Python中，

plt.clf（）

和

plt.close（）

之间有什么区别

它们会以同样的方式运行吗

plt.close（）

将完全关闭图形窗口，其中

plt.clf（）

将仅清除图形-您仍可以在其上绘制另一个绘图

听起来，出于您的需要，您应该更喜欢

plt.clf（）

，或者更好地保留行对象本身的句柄（它们通过

plot

调用在列表中返回），并在后续迭代中使用

 
plt.close（）
将完全关闭图形窗口，其中
plt.clf（）
将仅清除图形-您仍可以在其上绘制另一个绘图

听起来，出于您的需要，您应该更喜欢
plt.clf（）
，或者更好地保留行对象本身的句柄（它们通过
plot
调用在列表中返回），并在后续迭代中使用
 
plt.clf（）
清除整个当前图形及其所有轴，但保持窗口打开，以便可以将其重新用于其他绘图

plt.clf（）
关闭一个窗口，如果没有另外指定，该窗口将是当前窗口。
plt.clf（）
清除整个当前图形及其所有轴，但保持窗口打开，以便可以将其重新用于其他绘图

plt.close（）
关闭一个窗口，如果没有另外指定，该窗口将是当前窗口。
我认为值得一提的是，
plt.close（）
释放内存，因此在一次运行中生成和保存多个图形时，首选此窗口

在这种情况下使用
plt.clf（）
将在20个绘图后产生警告（即使它们不会通过
plt.show（）
显示）：

已经打开了20多个数字。通过
pyplot接口（
matplotlib.pyplot.figure
）将保留到
显式关闭，可能会消耗太多内存

我认为值得一提的是，
plt.close（）
会释放内存，因此在一次运行中生成和保存多个图形时，最好使用它

在这种情况下使用
plt.clf（）
将在20个绘图后产生警告（即使它们不会通过
plt.show（）
显示）：

已经打开了20多个数字。通过
pyplot接口（
matplotlib.pyplot.figure
）将保留到
显式关闭，可能会消耗太多内存

这两种功能之间有一点不同

plt.close（）-它在单独的窗口中绘制图形，释放
内存，保留每个窗口以供查看

plt.clf（）-我们可以说，它在相同的窗口中一个接一个地显示图形

为了便于说明，我绘制了两个图形，每个图形的X轴和Y轴上都有参数year和View。最初我使用了关闭函数。它在两个单独的窗口中显示图形

之后，当我使用clf（）运行程序时，它会清除图形并在同一窗口中显示下一个图形，如图1所示。
下面是代码片段-

    import matplotlib.pyplot as plt
    year = [2001,2002,2003,2004]
    Views= [12000,14000,16000,18000]
    Views2 = [15000,1800,24000,84000]
    plt.plot(year,Views)
    plt.show()
    plt.clf()
    plt.plot(year,Views2)
    plt.show()
    plt.clf()








这两种功能之间有一点不同

plt.close（）-它在单独的窗口中绘制图形，释放
内存，保留每个窗口以供查看

plt.clf（）-我们可以说，它在相同的窗口中一个接一个地显示图形

为了便于说明，我绘制了两个图形，每个图形的X轴和Y轴上都有参数year和View。最初我使用了关闭函数。它在两个单独的窗口中显示图形

之后，当我使用clf（）运行程序时，它会清除图形并在同一窗口中显示下一个图形，如图1所示。
下面是代码片段-

    import matplotlib.pyplot as plt
    year = [2001,2002,2003,2004]
    Views= [12000,14000,16000,18000]
    Views2 = [15000,1800,24000,84000]
    plt.plot(year,Views)
    plt.show()
    plt.clf()
    plt.plot(year,Views2)
    plt.show()
    plt.clf()