


Bila Menggunakan cla(), clf(), atau close() untuk Mengosongkan Petak
Matplotlib menyediakan beberapa fungsi untuk mengosongkan plot : cla(), clf(), dan close(). Memahami fungsi individu dan senario penggunaan adalah penting untuk pengurusan plot yang berkesan.
cla()
Fungsi cla() mengosongkan paksi semasa dalam rajah, mengalih keluar semua data dan label yang diplot. Ia tidak menjejaskan paksi lain dalam rajah.
Bila Gunakan: Gunakan cla() apabila anda mahu memadamkan data daripada paksi tertentu tanpa mengosongkan keseluruhan rajah atau menutup tetingkap.
clf()
Fungsi clf() mengosongkan keseluruhan angka semasa, mengalih keluar semua paksi, elemen plot dan label. Angka itu sendiri kekal terbuka, membenarkan ia digunakan semula untuk plot berikutnya.
Bila Penggunaan: Gunakan clf() apabila anda perlu mengosongkan rajah sepenuhnya dan mulakan dengan permukaan lukisan yang baru .
close()
Fungsi close() menutup angka semasa tingkap. Anda boleh menentukan tetingkap tertentu untuk ditutup dengan menghantar nombor atau namanya sebagai hujah. Selain itu, close('all') menutup semua tetingkap rajah yang terbuka.
Bila Perlu Digunakan: Gunakan close() apabila anda ingin mengalih keluar tetingkap angka daripada memori. Ini berguna apabila anda mempunyai berbilang plot terbuka dan perlu mengosongkan sumber.
Jadual Perbandingan
Function | Action |
---|---|
cla() | Clear the current axis |
clf() | Clear the entire current figure |
close() | Close the current figure window |
Contoh Penggunaan
pyplot Antara Muka:
import matplotlib.pyplot as plt # Clear the current axis plt.cla() # Clear the entire figure plt.clf() # Close the current figure window plt.close()
Kaedah Kelas Rajah:
import matplotlib.pyplot as plt # Create a figure fig = plt.figure() # Clear the figure fig.clf()
Nota: Kaedah fig.clear() ialah sinonim untuk fig.clf().
Atas ialah kandungan terperinci Matplotlib `cla()`, `clf()`, dan `close()`: Bila hendak menggunakan Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Ya, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) menggunakanperarateloopsforeachListToappenditemstoaresultlist.2) useanestedlooptoiterateOrmultipleListsforeMamoreMamoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreMoreAcproach.3)

ThemostefficientmethodsforconcatenatingListSinpythonare: 1) theExtend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryeficiencywithLargedataSets.theExtend () methodmodifiestheiestheiesheoriginallist

Pythonloopsincludeforandwhileloops, withforloopsidealforsequencesandhwhileloopsforcondition-berasaskan-berasaskan.bestpracticesinvolve: 1) menggunakan listomprehensionsforsimpletransformations, 2) propertenumerateFlem-valuepairs, 3)

Pythonisbothompiledandintinterpreted.whenyourunapythonscript, itisfirstompiledintobytecode, yang manaThenexecutedbythonvirtualmachine (pvm).

Python bukan pelaksanaan line-by-line, tetapi dioptimumkan dan pelaksanaan bersyarat berdasarkan mekanisme penterjemah. Jurubahasa menukarkan kod ke bytecode, dilaksanakan oleh PVM, dan mungkin pretompile ekspresi malar atau mengoptimumkan gelung. Memahami mekanisme ini membantu mengoptimumkan kod dan meningkatkan kecekapan.

Terdapat banyak kaedah untuk menyambungkan dua senarai dalam Python: 1. Pengendali menggunakan, yang mudah tetapi tidak cekap dalam senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan operator =, yang kedua -duanya cekap dan boleh dibaca; 4. Gunakan fungsi itertools.Chain, yang efisien memori tetapi memerlukan import tambahan; 5. Penggunaan senarai parsing, yang elegan tetapi mungkin terlalu kompleks. Kaedah pemilihan harus berdasarkan konteks dan keperluan kod.

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan senarai Python: 1. Menggunakan pengendali, yang mudah tetapi tidak memori yang cekap untuk senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar; 4. Penggunaan * pengendali, bergabung dengan senarai kecil hingga sederhana dalam satu baris kod; 5. Gunakan numpy.concatenate, yang sesuai untuk set data dan senario yang besar dengan keperluan prestasi tinggi; 6. Gunakan kaedah tambahan, yang sesuai untuk senarai kecil tetapi tidak cekap. Apabila memilih kaedah, anda perlu mempertimbangkan saiz senarai dan senario aplikasi.

Compiledlanguagesofferspeedandsecurity, whilintpretedLanguagesprovideoeSeAfuseAndPortability.1) compiledLanguageslikec arefasterandsecureButhavelongerDevelopmentCyclesandplatformdependency.2) interpretedLanguagePyePyhonareeAseAreeAseaneAseaneSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSeaneaneAseaneaneAseaneaneAdoSioSiAdaSiAdoeSeaneAdoeSeaneAdoeSeanDoReAseanDOREPYHOREADOREB


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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
