首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么matplotlib给我画新的图形叠加旧的图形?

matplotlib给你画新的图形叠加旧的图形的原因是因为在默认情况下,matplotlib会将新的图形绘制在当前的图形上,而不是清空画布重新绘制。

要解决这个问题,你可以使用plt.figure()函数创建一个新的图形对象,然后再进行绘制。这样就可以确保每次绘制都是在一个新的画布上进行,而不会叠加旧的图形。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图形对象
plt.figure()

# 绘制新的图形
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'b-')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们使用plt.figure()创建了一个新的图形对象,然后使用plt.plot()绘制了一个新的图形。这样就可以确保每次绘制都是在一个新的画布上进行。

希望这个解答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

从“图形可视化”到“图生代码”,低代码平台的新挑战

前言: 低代码平台最大的一个特点就是可视化,将代码采用可视化的方式展示管理。一时间拥有图形化界面的各类系统都挂上了低代码的标签。...但更多的代码从业者在使用中却发现,在众多的低代码平台中都是“别人家的代码”其可视化主要是别人家的代码图形化做的好。而自身如果想实现图形化还是得从图形化入手再重新学习别人家的代码。...这其实对于当前的低代码提出了一个新的挑战,图形化究竟是灌输给大家一种适合图形化展示的代码组合和撰写方法,让大家去学习以便于做出更好的支持图形化展示的代码软件,还是从根本上构建一种图形化的工具体系成为事实代码标准...Onion 图生代码系列博文,将从这个问题入手,从图形表现以及代码设计方面去探讨,图形(可视化)与代码涉及的一些基础关系,并视图从“图生代码”这个角度去考虑怎么去规范“图形可视化设计”以及如何逻辑成为严谨的设计代码...NavFoldingTreeViewAnnotation@PopTreeViewAnnotation @GridViewAnnotation 数据列表注解 @GalleryView*Annotation 详情图形混合注解

19400
  • Python+Matplotlib可视化自定义不同图形元素的遮挡关系

    问题描述: 在Matplotlib扩展库进行可视化时,图形窗口中的元素是分层绘制和显示的,距离人眼近的图层会遮挡距离人眼远的图层中的内容。...图形元素与人眼距离的远近由其zorder属性来确定,图形元素的zorder属性的值是一个实数,用来表示距离人眼的远近,类似于计算机图形学中透视变换使用的伪深度。...绘制图形时如果没有明确设置zorder的值,会使用其默认值,图形窗口中各元素具有不同的zorder默认值,从远到近依次为: AxesImage、FigureImage、BboxImage对象的zorder...默认值为0 Patch、PatchCollection对象的zorder默认值为1 Line2D、LineCollection(包括次要记号、网格线)对象的zorder默认值为2 Text(包括轴标签和标题...)对象的zorder默认值为3 Legend对象的zorder默认值为5 如果需要自定义可视化结果图形中不同元素的远近和遮挡关系,可以明确设置zorder属性来实现。

    39320

    图形编辑器开发:加新的图形类型,触发丝滑小连招

    这篇文章是春节前的最后一篇文章,西瓜哥在这里提前祝大家新年快乐了。 在搭好图形编辑器的框架后,我们可能需要根据需求加入一些新的图形类型。 那么加入新的图形类型,需要做哪些工作呢?...图形属性设计 首先是设计新图形的属性,因为我们需要把这些数据进行持久化。 比如圆形的 center、radius,多边形的 points、closed 等。...其他业务逻辑 此外就是新的图形类需要重写的各种其他逻辑。 这个就看图形编辑器支持的高级功能的多少了,比如 复制粘贴处理,需要处理关联的其他对象。...稍微好一点点的是,可以打开图纸,然后把无法识别的图形类型都忽略掉,不渲染,但依旧半斤八两。 好的做法是 想办法显示出来,做法是让新的图形类型,额外保存一个基础图形组合。...当然新的图形类型特有的更新操作还是无法做到。 另外这个顺便还能实现图形的打散功能:一个图形分解为多个基础图形。 如果是联网才能用,不提供单机版,那就没有兼容问题。

    16210

    9种统计学图形的matplotlib画法|收藏收藏!

    上一讲,我们给大家介绍了matplotlib的快速上手教程,介绍了常用的线性图形与散点图的画法。 今天我们继续升级!给大家讲解一些常用的统计学图形画法,学会正确使用matplotlib进行绘制。...实例代码 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5,6,7,8] y = [3,4,5,2,9,5,1,4...、|、-、+、x、o、O matplotlib坐标轴若显示中文,需要修改默认属性,rcParams将字体改为中文字体。这里的sans-serif表示非衬线字体将其值设为SimHei(中文黑体)。...本节我们简单介绍了一下matplotlib是如何绘制统计学中常见的图形的,大家可以收藏下来,需要的时候可翻出查阅。...小伙伴们可以动手输入以上代码,看看输出的结果是否达到预期,能否感受到matplotlib绘图的细致与精美。 最后,感谢大家的阅读。下一节,我们将继续介绍这些统计学图形在具体实践环节的使用。

    2.7K20

    Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

    这提供了多种功能和数学公式来生成各种图形表示。这包括定向和非定向网络、多合字母和两部分图。 Matplotlib提供了广泛的功能来使用Python生成静态,动态和交互式绘图。...算法 第 1 步:导入所需的库:networkx 和 matplotlib.pyplot。 第 2 步:使用 NetworkX 生成图形。 第 3 步:使用 Matplotlib 绘制图形。...第 4 步:将图形的绘图保存在文件中。 步骤5:显示图形的绘图。...在这里,我们可以自定义节点颜色、大小和标签,以将其与原始图形区分开来。 为了增强整体呈现效果,我们使用 Matplotlib 的 suptitle() 函数为整个图形添加一个通用标题。...我们已经成功地创建了一个图形,设置了子图,并使用NetworkX和Matplotlib可视化了图形。

    91511

    图形编辑器基于Paper.js教程08:鼠标画封闭的自由多边形,靠近起点自动关闭

    在这篇技术博客中,我们将深入探讨如何使用 Paper.js 实现一个基本的图形绘制应用,允许用户在画布上绘制封闭的多边形。...Paper.js 是一个强大的向量图形脚本库,它简化了在网页上进行图形和交互式界面设计的过程。本文主要围绕上述代码进行解析,揭示其实现逻辑和关键技术点。...如果没有,我们初始化一个新的路径,并将第一个点添加到这个路径中。 if (!...if (event.key === "escape" && path) { path = null; } 总结 本文通过详细解析一个简单的 Paper.js 示例,展示了如何利用基本的图形库功能来创建一个用户友好的绘图应用...这些技术点不仅包括图形的绘制,还涉及到对用户输入的实时响应和控制,是现代Web图形应用的基石。通过这种方式,开发者可以构建更复杂的图形处理工具,进一步探索 Paper.js 提供的丰富功能和可能性。

    26210

    Matplotlib数据可视化:入门及组件介绍

    据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等...无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法,搜索引擎这时候当然会很热情得将各种五花八门、看似合理、各不相同的解决方案推给我们,对于新手往往就迷失在这些纷杂的答案中,然后觉得matplotlib好复杂。...pyplot是matplotlib中提供的一个顶层模块,提供许多方法实现了快速、简便作图,几行代码就可以完成一幅图的创作,但是,这种方法作图却让新手对matplotlib图形的认识变得粗浅,也很难实现对图形的更加精细控制...至于为什么叫基于状态,我的观点是pyplot所有作图动作都是默认在当前出于激活的元素上进行,要切换到其他元素作图,就要使另一元素激活。...这种方法代码量更多,但是让用户对matplotlib图形的构成有了更深的认识,也让用户对图形的每一个元素有更强的掌控力。

    68920

    matplotlib共享轴的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略

    matplotlib共享轴的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略 导语: 在数据分析与可视化领域,matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一,以其强大的功能深受开发者喜爱。...温馨提示 由于可视化代码过长隐藏,可点击matplotlib共享轴的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略运行Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行...例如近日小明同学在绘制有共享轴的柱状图时发现 x轴的刻度是用ax控制画的,但是这样就会被ax_sub的柱子盖住一部分显示不全 In [1]: import xarray as xr import numpy...;同时结合labelpad参数调整标签与轴线的距离,防止遮挡图形区域。...综上所述,通过上述多种方法的组合运用,您可以轻松应对matplotlib中共享轴带来的遮挡问题,让您的数据可视化作品更具专业感与吸引力。 隐藏?

    20010

    图形编辑器开发:为什么我选择用 transform 矩阵表达图形的变形?

    前段时间对自己的图形编辑器项目做了一次改造。 改用 transform 表达图形的变形,并废弃掉了原来的 rotation、x、y 属性。 然后再补上了图形的翻转的支持,以及斜切的支持。...虽说貌似可以补上一个 skewX 和 skewY 属性,但和 rotation 有一些冲突,后面会说为什么。 下面是 Figma 缩放多个图形的效果。...计算 rotation,我们可以选择对一个基准方向的向量(比如 (1, 0)),应用 transform 得到新向量,作为这个图形的方向向量,计算出对应的 rotation。...translate(-center.x, -center.y) .rotate(dRotation) .translate(center.x, center.y); // 记得要 “左乘” 新的矩阵...最后 选择 transform 矩阵的一些优点: 它是更底层的表达,能够非常精炼地表达一个图形的形变(虽然一眼看过去不是很直观); 同时基于矩阵运算,也很方便计算二次形变结果,左乘一个新的变形矩阵即可;

    16710

    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。...我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...更多的箱体或柱体能给我们提供更多的信息,但同样也会引入噪声并使我们观察到的全局分布图像变得不太规则。而更少的箱体将给我们更多的全局信息,我们可以在缺少细节信息的情况下观察到整体分布的形状。...但实际上 Matplotlib 有更好的方法,我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。

    2K40

    Matplotlib中的“plt”和“ax”到底是什么?

    在网上有这么多的例子向人们展示如何使用Matplotlib来绘制这种或那种图表,但我很少看到任何教程提到“为什么”。这可能会使编程经验较少或从其他语言(如R)切换到这种语言的人感到非常困惑。...这也就表示: figure就像一张纸,你可以画任何你想画的东西 我们必须在“单元格”中绘制图表,在此处,Axes是坐标轴 如果我们只画一个图形,我们不需要先画一个“单元格”,只要在纸上画就可以了。...在这个代码片段中,我们首先声明了要“绘制”的行和列的数量。2×2表示我们要画4个单元格。 ? 然后,在每个单元格中,我们绘制一个随机的折线图,并根据其行号和列号分配一个标题。...基本上,plt是matplotlib的一个常见别名。pyplot被大多数人使用。当我们使用plt(比如plt.line(…))绘制一些东西时,我们隐式地创建了一个图形实例和图形对象内部的坐标轴。...当我们想在一个图形上画多个子图时,通常需要使用这种方法。 另外,下面是用于Figure和Axes类的Matplotlib官方API引用。

    87930

    matlab画三维图形_matlab的三维函数

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 作图均在方法一上的数据进行更改。...对散点图拟合三维网格图形: 方法一(可控制网格上的密度: num=xlsread('data_2011a.xls', 'B4:E322') %读取出该区域的数据作为表格 A=num(:,1) %从B矩阵取出第一列的所有行...B=num(:,2) C=num(:,3) xx=linspace(min(A),max(A),50); %产生min(A)到max(A)均摊的50个点,目的上拟合离散点数量上的不足 yy=linspace...(xt,yt,zt) %输出结果图形 方法二: [X,Y,Z]=griddata(A,B,C,linspace(min(A),max(A))',linspace(min(B),max(B)),'v4'...);%插值, figure,surf(X,Y,Z) 等高线图: 在三维网格的后面加上 figure(3),contourf(xt,yt,zt) colorbar%对等高线添加一个颜色代表的深度 浓度图

    1.2K30

    请写出用Graphics2D类的新方法画一个图形的步骤(表格如何画斜线)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在机器人需要发表格图片需求,我搜索了一些第三方包,最终使用了java内置的Graphics2D来画表格生成jpg图片,再通过cq语句发送。...所以我将画表格分为几部分来画 1、先定图片大小 图片的高度,等于标题加表格头加表格内容所有高度再加上余留边角部分大概20个像素 图片的宽度,等于表格头的项数加上余留边角部分大概20个像素 int rows...通过刚刚计算的图片的高度和宽度,画一张白色的画补作为图片总背景 graphics.setColor(Color.WHITE); graphics.fillRect(0, 0, imageWidth...,通过上方留白高度+行高*n来画横线,通过左方留白宽度+各列宽度来画竖线。...通过累加行高得出些的位置。

    1.1K10

    matplotlib图形的绘制

    此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...虽然很难指定一种某人能做而他人不能做的图形类型,但它们仍然具有不同的优点和缺点: 优点 缺点 Matplotlib 带有内置代码的默认绘图样式与Python的深度集成Matlab风格的编程接口(对一些人来说是优点...更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式:通常需要小的调整以产生有吸引力的图。在开发中活跃成员的数量较少(与Matplotlib相比)。...更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式:通常需要小的调整以产生有吸引力的图。 在开发中活跃成员的数量较少(与Matplotlib相比)。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中

    2.3K20

    30行Python代码来绘制一个微信图标

    ,就是微信的绿色,最后的变量patches用于存放一系列图形,后面会用到。...实际上我们可以把微信的主体logo看成三大部分:第一部分是两个椭圆,这两个椭圆一大一小(左边的更大一些),叠加在一起,就是图1中的主要白色的部分; 第二部分就是四个小圆圈,分别是这两个椭圆的那两对小眼睛...es2叠加在es1之上的效果,如下图所示。...微信logo成图 一些人在这里可能没太看明白这两个箭头是怎么画的,那么我们把其他所有图形去掉,只画两个扇形,效果如下。...微信另一版本logo成图效果 从这个例子中我们可以看到matplotlib在应对简单的图形绘制时还是非常的得心应手,简单的数行代码就完成了一个微信图标的设计。

    1K20

    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。...我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...更多的箱体或柱体能给我们提供更多的信息,但同样也会引入噪声并使我们观察到的全局分布图像变得不太规则。而更少的箱体将给我们更多的全局信息,我们可以在缺少细节信息的情况下观察到整体分布的形状。...但实际上 Matplotlib 有更好的方法,我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?

    2.4K60
    领券
    首页
    学习
    活动
    专区
    圈层
    工具