def _plot和def plot有何区别

在Python中，下划线开头的函数和方法被称为私有函数和方法，它们不应该被外部调用。在类内部，可以使用私有函数和方法来实现一些辅助功能或者隐藏一些实现细节。在这种情况下，_plot和plot的区别在于前者是私有函数，后者是公共函数。

当一个函数或方法有一个下划线作为前缀时，这意味着它应该被视为私有函数或方法，即该函数或方法应该只在类内部使用，而不应该被外部直接调用。这是一种约定俗成的方式，不是Python语言本身的规定。下划线只是一种命名规范，它并不会阻止外部代码直接调用这个函数或方法。

在使用私有函数或方法时，应该注意以下几点：

1. 私有函数或方法的名称应该以一个下划线开头，这是一种约定俗成的方式，但并不是Python语言本身的规定。

2. 私有函数或方法应该只在类内部使用，而不应该被外部直接调用。

3. 外部代码可以通过其他方式访问私有函数或方法，但这不是一种良好的编程习惯，应该避免这种情况的发生。

总之，_plot和plot的区别在于前者是私有函数，后者是公共函数，私有函数应该只在类内部使用，而公共函数可以被外部直接调用。

相关问题

for i in range(gmm.n_components): plt.figure(i) alg = TotalGreedyCoverage(aoi2, out_trajectories2, 4, debug=False) mrs = alg.solution() assert mrs is not None, "solution not found" mrs.plot("TC-GaP") def __plot(self, title=None): plotter = ToursPlotManager(self.aoi, tours, labels=True, tour_labels=tour_labels) return plotter def plot(self, title=None): plotter = self.__plot(title) plotter.show() 经过for循环生成的多张图片plt.figure(i)上包含所有的轨迹曲线，不采用子图形式，修改如上程序，使得所有轨迹叠加在一张图片上，最终在图Figure上显示所有的轨迹曲线

您可以将所有轨迹曲线的绘制部分放在同一个子图中，然后在 for 循环结束后调用 plt.show() 来显示所有轨迹曲线的叠加图。以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将所有轨迹绘制在同一个子图中
fig, ax = plt.subplots()

for i in range(gmm.n_components):
    alg = TotalGreedyCoverage(aoi2, out_trajectories2, 4, debug=False)
    mrs = alg.solution()
    assert mrs is not None, "solution not found"
    # 将每个轨迹绘制在同一个子图中
    mrs.plot("TC-GaP", ax)

# 设置图像标题
plt.title("All Trajectories")

# 显示图像
plt.show()

这段代码是什么意思：class static_fig(plot_format): def __init__(self, *args, **kwargs): plot_format.__init__(self, *args, **kwargs)

这段代码定义了一个名为static_fig的类，该类继承了plot_format类。在类的初始化函数__init__中，调用了父类（即plot_format类）的初始化函数，同时传入了self、*args和**kwargs参数。具体实现细节需要查看plot_format类的具体代码实现。