使用matplotlib的plt.cla方法时出现图像残留或重叠问题如何解决？

问题现象描述

在使用Python的matplotlib库进行数据可视化时，开发者经常遇到这样的场景：在Jupyter notebook或交互式环境中循环绘制多张图表时，虽然调用了plt.cla()方法清除当前坐标轴，但前一次绘制的图形元素仍会部分残留在新图中。这种残留通常表现为：

通过分析matplotlib的底层架构，发现该问题主要源于三个层面的因素：

matplotlib的面向对象设计模式中，plt.cla()虽然清除了Axes对象中的图形元素，但Python的垃圾回收机制可能未及时销毁这些元素的内存引用。特别是在使用IPython等交互环境时，对象缓存机制会导致旧元素持续存在。

matplotlib同时提供pyplot接口（状态机模式）和面向对象接口。plt.cla()操作的是当前活动的Axes实例，但在循环绘图时若未正确切换活动坐标轴，会导致状态不一致。

# 错误示例
for i in range(5):
    plt.cla()
    plt.plot(data[i])  # 可能仍在操作同一个Axes对象

matplotlib为提升性能会缓存渲染结果，当使用%matplotlib inline等魔术命令时，notebook会保留历史输出，导致视觉上的叠加效果。

最彻底的解决方式是每次迭代都创建全新图形对象：

for data in dataset:
    fig, ax = plt.subplots()  # 新建图形和坐标轴
    ax.plot(data)
    plt.close(fig)  # 显式关闭

使用命令组合确保完全清除：

plt.cla()  # 清除坐标轴
plt.clf()  # 清除图形
plt.close() # 释放内存

直接操作Axes对象的方法更可靠：

ax = plt.gca()  # 获取当前坐标轴
ax.clear()      # 对象式清除
ax.plot(new_data)

利用plt.style.context管理绘图状态：

with plt.style.context('seaborn'):
    plt.cla()
    # 绘图代码

针对notebook环境的特殊处理：

from IPython.display import clear_output
for i in range(5):
    clear_output(wait=True)
    plt.plot(data[i])
    plt.show()