程序目的：实时检测传感器数据，调用云端模型给出预测结果，并做实时数据绘图。

问题：程序长时间运行后，云端模型能够实时给出预测结果，但是绘图窗口卡顿，最终界面卡死

以下是 原程序 绘图部分代码：

    def plot_and_show(self):
        global obsX
        global obsY
        global diagnosis_result
        global j
        self.textEdit.append(f'{diagnosis_result}')
        self.textEdit.ensureCursorVisible()

        plot_x = np.concatenate((obsX))[0:500:10]  
        plot_y = np.concatenate((obsY), axis=1)[:,0:500:10] # 绘图数据

        ax = self.figure1.add_subplot(211)

        ax.plot(plot_x, plot_y[0, :]/500, '-r', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[1, :]/500, '-g', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[2, :]/500, '-y', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[3, :]/500, '-k', marker='*')
        ax.set_xlim([j-3,j+1])
        ax.set_ylim([-5,5])

        plt.legend(labels = ['速度1', '速度2', '速度3', '速度4'], loc = 'best', prop= {'family':'SimHei', 'weight':'normal'})

        ax1 = self.figure1.add_subplot(212)
        ax1.plot(plot_x, plot_y[8, :], '-r',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[9, :], '-g',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[10, :], '-y',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[11, :], '-k',marker='*')
        plt.legend(labels = ['力矩1', '力矩2', '力矩3', '力矩4'], loc = 'best', prop= {'family':'SimHei', 'weight':'normal'})
        ax1.set_xlim([j-3,j+1])
        ax1.set_ylim([-2,2])      

        self.canvas1.draw()

绘图效果：

寻找问题过程中，删除 set_xlim() 和 set_ylim()代码后，绘图结果如图：

可以看到 历史绘图 全部保存在画布中，长时间运行后，缓存数据太多，导致程序的卡死

问题解决方法：

在绘图程序前，加入代码： plt.clf()  清空画布，问题解决

 def plot_and_show(self):
        global obsX
        global obsY
        global diagnosis_result
        global j
        self.textEdit.append(f'{diagnosis_result}')
        self.textEdit.ensureCursorVisible()

        plot_x = np.concatenate((obsX))[0:500:10]  
        plot_y = np.concatenate((obsY), axis=1)[:,0:500:10] # 绘图数据
        
        plt.clf()

        ax = self.figure1.add_subplot(211)

        ax.plot(plot_x, plot_y[0, :]/500, '-r', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[1, :]/500, '-g', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[2, :]/500, '-y', marker='*')
        ax.plot(plot_x, plot_y[3, :]/500, '-k', marker='*')
        ax.set_xlim([j-3,j+1])
        ax.set_ylim([-5,5])

        plt.legend(labels = ['速度1', '速度2', '速度3', '速度4'], loc = 'best', prop= {'family':'SimHei', 'weight':'normal'})

        ax1 = self.figure1.add_subplot(212)
        ax1.plot(plot_x, plot_y[8, :], '-r',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[9, :], '-g',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[10, :], '-y',marker='*')
        ax1.plot(plot_x, plot_y[11, :], '-k',marker='*')
        plt.legend(labels = ['力矩1', '力矩2', '力矩3', '力矩4'], loc = 'best', prop= {'family':'SimHei', 'weight':'normal'})
        ax1.set_xlim([j-3,j+1])
        ax1.set_ylim([-2,2])      

        self.canvas1.draw()

注：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf() # 清图。
plt.cla() # 清坐标轴。
plt.close() # 关窗口