绘制图形后，必须使用_______方法刷新绘图。

绘制图形后，必须使用 plt.show() 方法刷新绘图。67

使用FuncAnimation进行高频刷新时，如何避免闪屏现象？

在使用FuncAnimation进行高频刷新时，避免闪屏现象可以通过优化动画的刷新方式来实现。根据1，当UI中的刷新频率非常高，例如股票或期货的tick数据时，传统的刷新方式可能会导致不舒适的闪屏现象。为了解决这个问题，可以使用FuncAnimation方法，这是matplotlib.animation模块提供的一个功能，它允许以动画的形式进行高效刷新。通过这种方式，可以减少闪屏的发生，提供更流畅的视觉效果。

在PyQt5中嵌入matplotlib时，如何优化性能以适应实时数据更新？

在PyQt5中嵌入matplotlib并进行实时数据更新时，性能优化可以通过以下几个方面来实现：

1. 使用FigureCanvasQTAgg创建画布：这是将matplotlib嵌入PyQt5界面的基本步骤，通过这种方式可以将画布的图像显示到UI中1。
2. 合理管理绘图资源：避免在每次数据更新时重新创建图形对象，而是更新现有对象的数据和属性。
3. 减少不必要的重绘：仅在必要时重绘图形，避免频繁的全面重绘，这样可以减少计算和渲染的负担。
4. 使用信号和槽机制：PyQt5的信号和槽机制可以有效地处理数据更新和图形刷新的同步问题，提高响应速度。

如果需要展示的图形与前一次完全不同，包括背景色等，使用axes.cla()方法刷新图表时应注意什么？

当需要展示的图形与前一次完全不同，包括背景色等，使用axes.cla()方法刷新图表时，应注意以下几点：

1. 清除轴对象：axes.cla()会清除轴对象中的所有图形元素，包括线条、标签、标题等2。
2. 重置轴参数：使用axes.cla()后，可能需要重新设置轴的各种参数，如刻度、范围、背景色等。
3. 重新绘制图形：在清除之后，需要使用plot、scatter等函数重新绘制所需的图形。
4. 刷新显示：最后，使用draw()方法来刷新显示区域，确保新的图形能够正确显示。

在Matplotlib中动态更新绘图时，除了使用matplotlib.animations.FuncAnimation外，还有哪些方法可以实现？

在Matplotlib中动态更新绘图，除了使用matplotlib.animations.FuncAnimation外，还可以采用以下几种方法：

1. 使用API：适用于大型程序或需要深度控制的程序，可以通过直接操作图形对象和属性来实现动态更新2。
2. 使用Pyplot接口：这是一种受Matlab启发的接口，可以在Pyplot环境中动态更新图形，例如通过更新数据点并重新绘制线条来实现2。
3. 使用交互模式：通过plt.ion()和plt.ioff()函数切换图形的显示模式，可以在交互模式下动态更新图形3942。

在使用plt.ion()和plt.show()进行图形更新或刷新时，如何控制刷新频率以适应不同的应用场景？

在使用plt.ion()和plt.show()进行图形更新或刷新时，控制刷新频率的方法包括：

1. 设置合适的刷新间隔：根据应用场景的需求，设置合适的时间间隔进行刷新，例如使用time.sleep()函数来控制刷新的频率6。
2. 优化绘图代码：提高绘图代码的效率，减少每次刷新所需的计算和渲染时间，从而可以在相同的时间内刷新更多的次数。
3. 使用双缓冲绘图：通过在内存中先完成图形的绘制，然后一次性更新到前台，减少闪烁现象14。
4. 匹配显示器刷新频率：尽量使程序的刷新频率与显示器的刷新频率一致，避免因频率不匹配导致的闪屏问题1516。