使用plt.figure()创建画布，可设置大小、分辨率和背景色；2. 通过add_subplot或plt.subplot添加子图实现多图布局；3. plt.gcf()获取当前画布，plt.clf()清空画布用于重用；4. plt.savefig()保存图像，plt.show()显示结果，且保存应在显示前调用。
在Python中，绘图常用的库是matplotlib，特别是其pyplot模块。画布（Canvas）通常指的是绘图的窗口或区域，可以通过多种方法来创建和操作。以下是常用的画布相关方法及其用途。
1. 创建画布（plt.figure）
使用plt.figure()可以创建一个新的画布，支持设置大小、分辨率、背景色等属性。
- figure(num, figsize, dpi, facecolor)：创建一个独立的画布。num为图形编号，figsize设置宽高（元组），dpi为分辨率，facecolor为背景色。
- 示例：
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100, facecolor='lightgray')
2. 添加子图（add_subplot / plt.subplot）
在一个画布上绘制多个图表时，常用子图布局。
- fig.add_subplot(nrows, ncols, index)：在画布上添加子图，按行列划分。
- plt.subplot(2, 2, 1)：直接指定当前操作的子图位置。
- 适合对比多组数据或展示不同视图。
3. 获取和设置当前画布（gcf 和 clf）
用于操作当前画布对象。
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- plt.gcf()：获取当前画布（Figure）对象，可用于进一步定制。
- plt.clf()：清空当前画布，释放内存，便于重用。
- 在循环绘图或动态更新时很有用。
4. 保存与显示画布（savefig 和 show）
完成绘图后，常用这两个方法输出结果。
- plt.savefig('filename.png')：将画布保存为图片，支持png、pdf、svg等多种格式。
- plt.show()：显示画布内容，Jupyter中可内嵌显示，脚本中弹出窗口。
- 注意：
savefig()应在show()之前调用，避免空白图像。
基本上就这些。掌握这些画布方法，能更灵活地控制图形布局和输出方式，提升可视化效率。
