Matplotlib.pyplot.close() em Python
Matplotlib é uma biblioteca em Python e é uma extensão numérica - matemática da biblioteca NumPy. Pyplot é uma interface baseada em estado para ummódulo Matplotlib que fornece uma interface semelhante ao MATLAB. Existem vários gráficos que podem ser usados no Pyplot: Gráfico de linha, Contorno, Histograma, Dispersão, Gráfico 3D, etc.
Função matplotlib.pyplot.close()
A função close() no módulo pyplot da biblioteca matplotlib é usada para fechar uma janela de figura.
Sintaxe: matplotlib.pyplot.close (fig = None)
Parâmetros: este método aceita apenas um parâmetro.
fig: Este parâmetro aceita os seguintes valores:
- Nenhum: Este valor fechará a figura atual
- Figura: este valor fechará a instância da Figura fornecida
- int: Este valor fechará um número de figura
- str: Este valor fechará o nome de uma figura
- 'all': Este valor fechará todas as figuras
Retorna: Este método não retorna nenhum valor.
Os exemplos abaixo ilustram a função matplotlib.pyplot.close() em matplotlib.pyplot:
Exemplo 1:
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
from
matplotlib.colors
import
LogNorm
dx, dy
=
0.015
,
0.05
x
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
, dx)
y
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
, dy)
X, Y
=
np.meshgrid(x, y)
extent
=
np.
min
(x), np.
max
(x), np.
min
(y), np.
max
(y)
Z1
=
np.add.outer(
range
(
8
),
range
(
8
))
%
2
plt.imshow(Z1, cmap
=
"binary_r"
,
interpolation
=
'nearest'
,
extent
=
extent,
alpha
=
1
)
def
geeks(x, y):
return
(
1
-
x
/
2
+
x
*
*
5
+
y
*
*
6
)
*
np.exp(
-
(x
*
*
2
+
y
*
*
2
))
Z2
=
geeks(X, Y)
x
=
plt.imshow(Z2, cmap
=
"Greens"
,
alpha
=
0.7
,
interpolation
=
'bilinear'
,
extent
=
extent)
plt.close()
plt.title(
'matplotlib.pyplot.close Example'
)
plt.show()
Resultado:
Exemplo 2:
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
from
matplotlib.colors
import
LogNorm
import
matplotlib.tri as tri
dx, dy
=
0.015
,
0.05
x
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
, dx)
y
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
, dy)
X, Y
=
np.meshgrid(x, y)
extent
=
np.
min
(x), np.
max
(x), np.
min
(y), np.
max
(y)
Z1
=
np.add.outer(
range
(
8
),
range
(
8
))
%
2
plt.imshow(Z1, cmap
=
"binary_r"
,
interpolation
=
'nearest'
,
extent
=
extent,
alpha
=
1
)
def
geeks(x, y):
return
(
1
-
x
/
2
+
x
*
*
5
+
y
*
*
6
)
*
np.exp(
-
(x
*
*
2
+
y
*
*
2
))
Z2
=
geeks(X, Y)
x
=
plt.imshow(Z2, cmap
=
"Greens"
,
alpha
=
0.7
,
interpolation
=
'bilinear'
,
extent
=
extent)
plt.close(
1
)
ang
=
40
rad
=
10
radm
=
0.35
radii
=
np.linspace(radm,
0.95
, rad)
angles
=
np.linspace(
0
,
0.5
*
np.pi, ang)
angles
=
np.repeat(angles[...,
np.newaxis],
rad, axis
=
1
)
angles[:,
1
::
2
]
+
=
np.pi
/
ang
x
=
(radii
*
np.cos(angles)).flatten()
y
=
(radii
*
np.sin(angles)).flatten()
z
=
(np.sin(
4
*
radii)
*
np.cos(
4
*
angles)).flatten()
triang
=
tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis
=
1
),
y[triang.triangles].mean(axis
=
1
))
< radm)
tpc
=
plt.tripcolor(triang, z,
shading
=
'flat'
)
plt.colorbar(tpc)
plt.plasma()
plt.title(
'matplotlib.pyplot.close() Example'
)
plt.show()
Resultado:
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Diógenes Lima da Silva