问题现象描述
在使用matplotlib进行数据可视化时，许多开发者会遇到一个看似简单却令人困惑的问题：调用plt.clf()方法后，之前的绘图内容仍然保留在画布上。这种现象特别容易在Jupyter Notebook交互环境中出现，当用户连续执行多个绘图单元格时，前一次绘制的图形元素会残留在新图形中，导致可视化结果出现意外的叠加效果。
根本原因分析
经过对matplotlib架构的深入研究，我们发现这个问题的产生主要涉及三个层面的因素：
- backend渲染机制：不同的后端实现(如Agg、GTK、Qt等)对画布清除的响应不一致
- 图形状态管理：plt.clf()仅清除当前figure而不会重置pyplot的状态机
- IPython魔法命令：%matplotlib inline等魔法命令会缓存图形输出
解决方案对比
针对这个常见问题，我们测试了五种不同的解决方法，并评估了每种方案在典型使用场景下的效果：
| 方法 | 执行效率 | 清除效果 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
plt.clf() |
高 | 部分清除 | 简单脚本 |
plt.close('all') |
中 | 完全清除 | 复杂应用 |
fig.clf() |
高 | 部分清除 | 面向对象API |
plt.figure().clear() |
中 | 完全清除 | 交互式环境 |
最佳实践建议
基于测试结果，我们推荐以下使用规范：
- 在Jupyter Notebook中始终配合使用
%matplotlib inline和plt.close() - 创建新图形前先执行
plt.cla()清除坐标轴 - 对于长时间运行的脚本，定期调用
gc.collect()释放内存
高级应用场景
在开发复杂的数据可视化应用时，还需要考虑以下特殊情况：
# 多线程环境下的安全清除
lock = threading.Lock()
with lock:
plt.clf()
plt.plot(new_data)这种同步机制可以避免在GUI应用中因异步操作导致的图形残留问题。