plt.clf与plt.cla有什么区别

plt.clf() 和 plt.cla() 都是清除当前图形的函数，但是具体的区别如下：

plt.clf()：清除整个当前图形中的所有轴。也就是说，它会删除整个图形，以便您可以在同一窗口中绘制不同的图。

plt.cla()：清除当前活动轴上的所有绘图。也就是说，它只会清除当前轴上的内容，但是会保留其他轴。

因此，如果您只想清除当前轴上的绘图，则使用 plt.cla()；如果您想清除整个图形并开始绘制新图，则使用 plt.clf()。

相关问题

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1,为什么这段代码画出来的图片从第二张开始就有边框

您好，这段代码画出来的图片从第二张开始就有边框的原因是您使用了 `plt.axes([0, 0, 1, 1])` 来创建一个轴对象，而在循环中没有关闭或清除该轴对象。因此，第一张图绘制在了这个轴对象上，而从第二张图开始，每次绘制都会在该轴对象上叠加一个新的轴对象，因此就出现了边框。

为了解决这个问题，您可以将 `plt.axes([0, 0, 1, 1])` 移到 for 循环内部，并且在每次循环结束时使用 `plt.close()` 或 `plt.cla()` 来关闭或清除轴对象。例如：

import os
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False)
grey = plt.get_cmap('Greys')
seismic = plt.get_cmap('bwr')

datapath = "G:/功图excel/0"
conds = os.listdir(datapath)

for cond in conds:
    data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond)
    os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4])
    
    # 在循环内部创建轴对象
    ax = plt.axes([0, 0, 1, 1])
    
    data = np.array(data)
    data = data.tolist()
    
    n = 0
    for i in data:
        if np.isnan(i).any():
            continue
        
        WY = i[0:200]
        ZH = i[200:400]
        
        plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3)
        plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3)
        
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        ax.spines['right'].set_visible(False)
        ax.spines['top'].set_visible(False)
        ax.spines['left'].set_visible(False)
        ax.spines['bottom'].set_visible(False)
        
        Y_ALL = []
        Y_ALL.extend(list(map(float, ZH)))
        Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL)
        ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1)
        
        plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50)
        
        # 关闭或清除轴对象
        plt.close()
        
        n = n + 1

在这个代码中，我们将 `plt.axes([0, 0, 1, 1])` 移到了 for 循环内部，并且在每次循环结束时使用 `plt.close()` 来关闭轴对象。这样，每次循环都会创建一个新的、独立的轴对象，从而避免了边框的问题。

plt ax清除曲线

如果你想清除 matplotlib 中的图像，可以使用 `plt.clf()` 或者 `plt.cla()` 命令。其中，`plt.clf()` 会清除整个图像窗口，而 `plt.cla()` 只是清除当前坐标轴上的曲线，但是窗口和其他坐标轴上的内容都不会被清除。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制曲线
plt.plot(x, y)

# 清除当前坐标轴上的曲线
plt.cla()

# 绘制新的曲线
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y2)

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们先绘制了一条正弦曲线，然后使用 `plt.cla()` 清除了该曲线，最后又绘制了一条余弦曲线。你可以尝试运行这段代码，看看效果。