プロットのクリアに cla()、clf()、または close() を使用する場合
Matplotlib にはプロットをクリアするための関数がいくつかあります: cla()、clf()、および close()。個々の関数と使用シナリオを理解することは、効果的なプロット管理にとって非常に重要です。
cla()
cla() 関数は、Figure 内の現在の軸をクリアし、すべてを削除します。プロットされたデータとラベル。 Figure 内の他の軸には影響しません。
使用する場合: Figure 全体をクリアしたりウィンドウを閉じたりせずに、特定の軸からデータを消去したい場合は、cla() を使用します。
clf()
clf() 関数は、現在のデータ全体をクリアします。 Figure、すべての軸、プロット要素、ラベルを削除します。 Figure 自体は開いたままなので、後続のプロットで再利用できます。
いつ使用するか: Figure を完全にクリアして新しい描画面から開始する必要がある場合は、clf() を使用します。 .
close()
close() 関数は、現在の Figure ウィンドウを閉じます。番号または名前を引数として渡すことで、閉じる特定のウィンドウを指定できます。さらに、close('all') は、開いているすべての Figure ウィンドウを閉じます。
使用する場合: Figure ウィンドウをメモリから削除する場合は、close() を使用します。これは、複数のプロットを開いてリソースを解放する必要がある場合に便利です。
比較表
Function | Action |
---|---|
cla() | Clear the current axis |
clf() | Clear the entire current figure |
close() | Close the current figure window |
使用例
pyplotインターフェイス:
import matplotlib.pyplot as plt # Clear the current axis plt.cla() # Clear the entire figure plt.clf() # Close the current figure window plt.close()
Figure クラス メソッド:
import matplotlib.pyplot as plt # Create a figure fig = plt.figure() # Clear the figure fig.clf()
注: fig.clear() メソッドはfig.clf() の同義語。
以上がMatplotlib `cla()`、`clf()`、および `close()`: いつどれを使用するか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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