Matplotlib 中 cla()、clf() 與 close() 函式的差異

依你想作用的物件來選擇函式：matplotlib.pyplot.cla() 清除目前的 Axes，matplotlib.pyplot.clf() 清除目前的 Figure，matplotlib.pyplot.close() 關閉一個 Figure。它們都是 pyplot 函式，不是方法，且各自的作用範圍不同。當你只想重繪一個子圖時用 cla()，想以全新版面配置複用一個 Figure 時用 clf()，當你用完一個 Figure 時用 close()。

差異一覽

這三個函式構成作用範圍的層級。cla() 作用於最小單位，即單一 Axes。clf() 作用於包含該 Axes 的整個 Figure。close() 則更進一步，將 Figure 從 pyplot 中徹底移除。

當一個 Figure 包含多個子圖時，作用範圍最為關鍵。清除一個 Axes 會讓該 Axes 保留在版面配置中，因此它的位置和其他子圖仍然可用。清除一個 Figure 會一次性移除它的全部 Axes，但 Figure 本身仍可用於新的 Axes 和繪圖。關閉一個 Figure 則結束 pyplot 對它的管理，這是三者中唯一能釋放 Figure 資源的函式。

除非先選定目標，否則這三個 pyplot 函式都作用於目前的 Axes 或 Figure。如果你已經持有 Axes 或 Figure 物件，物件層級操作 ax.clear() 和 fig.clear() 可以明確指定目標，而不必依賴目前恰好是哪一個 Axes 或 Figure。對於 close()，你可以直接傳入 Figure，例如 plt.close(fig)。

matplotlib.pyplot.cla()

cla() 清除目前 Axes 的繪製資料、座標軸標籤、標題、圖例及其他內容。Axes 本身仍留在 Figure 中的原位置，因此子圖格線保持其版面配置，每個相鄰子圖也保留其圖形。清除一個 Axes 不會把它從 fig.axes 中移除，也不會改變其相鄰子圖的位置。

這使 cla() 成為更新迴圈的合適工具：選中該 Axes，清除其內容，再把新資料繪製到同一位置。簡單的動畫和儀表板正是採用這種模式——只刷新單一面板，而 Figure 的其餘部分保持不變。

下面的範例建立兩個子圖，然後只清除第二個。印出的檢查結果表明，Figure 仍然包含兩個 Axes，第一個 Axes 仍保留其曲線，第二個 Axes 沒有曲線且標題為空。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3.2))
ax1.plot(x, np.sin(x))
ax1.set_title("Sine (kept)")
ax2.plot(x, np.cos(x), color="orange")
ax2.set_title("Cosine (to be cleared)")
fig.tight_layout()
plt.sca(ax2)
plt.cla()
print(f"axes={len(fig.axes)}; ax1_lines={len(ax1.lines)}; ax2_lines={len(ax2.lines)}; ax2_title={ax2.get_title()!r}")
plt.close(fig)

輸出：

axes=2; ax1_lines=1; ax2_lines=0; ax2_title=''

呼叫之前，兩個子圖都各有一條曲線：

執行 plt.cla() 之後，第二個 Axes 變空，但仍佔據其位置，第一個子圖保持不變：

當子圖的排列應保持不變、只需刷新一個 Axes 的內容時，選用 cla()。如果你的程式碼中已有 Axes 變數，ax.clear() 可以在不改變 pyplot 目前 Axes 選擇的情況下，表達同樣的 Axes 層級意圖。

matplotlib.pyplot.clf()

matplotlib.pyplot.clf() 清除目前的 Figure，包括它的全部 Axes 及其內容。它讓 Figure 物件保持可複用狀態，並且不會關閉關聯的 Figure 管理器，因此同一個 Figure——在互動式工作階段中即同一個視窗——可以從頭重新填充。不存在按 Axes 的 clf() 操作，因為該函式在 Figure 範圍上工作。

在 clf() 之後，Figure 中沒有任何 Axes，因此你必須先建立新的 Axes 才能再次繪圖；直接呼叫 plt.plot() 會為你隱含地建立一個新的 Axes。如果你開啟了多個 Figure，請在呼叫 plt.clf() 之前選定期望的那一個；fig.clear() 是物件層級的等價操作，它使目標明確。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3.2))
axes[0].plot([0, 1, 2], [0, 1, 4])
axes[0].set_title("Line")
axes[1].bar(["A", "B", "C"], [3, 7, 5])
axes[1].set_title("Bar")
fig.tight_layout()
plt.figure(fig.number)
plt.clf()
print(f"figure_axes={len(fig.axes)}; figure_open={plt.fignum_exists(fig.number)}")
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot([0, 1, 2], [4, 1, 0], color="green")
ax.set_title("Rebuilt on the same Figure")
fig.tight_layout()
plt.close(fig)

輸出：

figure_axes=0; figure_open=True

該 Figure 起初並排包含一個折線圖和一個長條圖：

輸出確認 clf() 移除了全部 Axes（figure_axes=0），而 Figure 本身保持開啟狀態（figure_open=True）。隨後範例添加了一個新的 Axes，並在同一個 Figure 上繪製了一個完全不同的單一圖形：

當你想讓一個 Figure 保持可用、但要從頭重建它的全部圖形或子圖版面配置時，使用 clf()。當同一 Figure 中的其他 Axes 必須保持原樣時，改用 cla()。

matplotlib.pyplot.close()

matplotlib.pyplot.close() 關閉一個由 pyplot 管理的 Figure。不帶參數呼叫時，它關閉目前的 Figure。傳入 Figure 物件、其編號或已註冊的 Figure 名稱，可以針對特定的 Figure，例如 plt.close(fig)；傳入 'all' 則可一次性關閉所有 Figure。

關閉會把該 Figure 從 pyplot 的註冊表中移除，因此 plt.fignum_exists() 不再回報它，pyplot 也不再把它的內容保留在記憶體中。它與清除的一個重要區別在於：close() 之後，pyplot 中沒有可複用的 Figure 剩下；而 clf() 之後，同一個 Figure 以空狀態等待新內容。在互動式後端中，Figure 的視窗也會被銷毀，不過可見視窗的確切行為取決於後端和執行內容。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(5, 3.2))
ax1.plot([0, 1, 2], [0, 2, 1])
ax1.set_title("Report 1 (to be closed)")
fig1.tight_layout()
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(5, 3.2))
ax2.plot([0, 1, 2], [1, 0, 3], color="purple")
ax2.set_title("Report 2 (kept open)")
fig2.tight_layout()
print(f"open_before={plt.get_fignums()}")
plt.close(fig1)
print(f"open_after={plt.get_fignums()}; fig1_open={plt.fignum_exists(fig1.number)}")
plt.close("all")

輸出：

open_before=[1, 2]
open_after=[2]; fig1_open=False

呼叫之後，只有 Figure 2 仍被註冊，它也是仍然可供顯示或儲存的那個 Figure：

每當你建立了不再需要的 Figure 時——尤其是在產生大量 Figure 的指令碼和迴圈中——都應使用 close()。如果你需要複用同一個 Figure，改用 clf() 清除它；如果只需刷新一個子圖，則使用 cla() 或 ax.clear()。

記憶體與 Figure 的生命週期

這三個函式在代價上也有所不同。cla() 和 clf() 是廉價且可重複的操作：Figure 仍在 pyplot 中註冊，它的視窗和緩衝區保持存活，被丟棄的只有內容。這正是會被再次繪製的 Figure 所需要的。close() 是唯一能釋放 Figure 本身的函式，因此它也是一個不再被繪製的 Figure 唯一正確的收尾方式。

pyplot 會把建立的每個 Figure 一直註冊著，直到它被明確關閉；當註冊表變得過大時，它會發出警告。在迴圈中不斷建立 Figure 卻不關閉，會累積記憶體，並最終觸發 RuntimeWarning：

import warnings
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

with warnings.catch_warnings(record=True) as caught:
    warnings.simplefilter("always")
    for _ in range(25):
        plt.figure()
    print(f"figures_open={len(plt.get_fignums())}")
    print(f"too_many_figures_warning={any(str(w.message).startswith('More than 20 figures') for w in caught)}")
plt.close("all")
print(f"after_close_all={plt.get_fignums()}")

輸出：

figures_open=25
too_many_figures_warning=True
after_close_all=[]

在那個迴圈中，cla() 和 clf() 都幫不上忙，因為問題在於已註冊 Figure 的數量，而不是它們的內容。經驗法則是：同一個 Figure 還要繼續用，就清除；不再繼續，就關閉。每個 Figure 儲存一個檔案的批次處理工作，應在儲存後立即呼叫 plt.close(fig)，這樣無論工作產生多少份報告，峰值記憶體都保持恆定。

應該使用哪個函式？

• 重繪多面板 Figure 中的一個面板，例如在動畫或即時儀表板中：使用 cla()（或 ax.clear()），以便版面配置和其他面板得以保留。
• 以不同的版面配置重新開始一個 Figure，同時保持同一個視窗或 Figure 物件：使用 clf()（或 fig.clear()），然後添加新的 Axes。
• 用完了一個 Figure，尤其是在迴圈或批次指令碼中：使用 close()，傳入 Figure、其編號或 'all'，以便 pyplot 釋放它。

最常見的錯誤包括：在本該用 cla() 的地方用了 clf()——這會悄無聲息地抹除 Figure 中的全部子圖，而不只是目前那一個；在錯誤的 Axes 處於目前狀態時呼叫 cla()；以及期望一個已關閉的 Figure 之後仍能透過 pyplot 存取。簡而言之：用 cla() 清除一個 Axes，用 clf() 清除一個 Figure 中的全部 Axes，用 close() 為一個 Figure 收尾。