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在matplotlib中，每一个对象（图标，轴等）都提供了各种方法来获取其属性或者之类对象。
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如，最大的Artist容器是matplotlib.figure.Figure，它包括组成图表的所有元素。图表的背景是一个Rectangle对象，用Figure.patch属性表示。当你通过调用add_subplot或者add_axes方法往图表中添加轴(子图时)，这些子图都将添加到Figure.axes属性中，同时这两个方法也返回添加进axes属性的对象，注意返回值的类型有所不同，实际上AxesSubplot是Axes的子类。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
然后我们添加一条“Line”到这个“axes”中去
lines = ax.plot(np.arange(1000))
此时，你可以运行fig.show()查看到图表对象中已经多了一条线
当然，你也可以吧lines对象的位置打印出来，我这里是：
[matplotlib.lines.Line2D object at 0x05D37BD0]
OK，可能这个时候你已经知道如何做了，通过查询API我们知道是有一个POP方法的，那么你可能会这么写：
lines.pop(0)
然后你会再次运行程序，你会发现画的先仍然存在，为什么呢？
好吧，其实这个地方你可以理解为是一个值传递，而非引用删除，那么正确的方法是：
ax.lines.pop(0)
你同样可以这样，传递一个地址过去
ax.lines.remove(lines[0])
你大概可能通过这些方法进行删除
lines.pop(0)
lines.remove()
del lines
回答完毕。
Python想要进行删除自定义函数的，可以去按一下它的delete按键，然后或者是你可以点击右键删除。
我要纠正推荐答案中的说法！
del并不是用来“删除引用指向的内存空间”，python中的del和c++中的delete是完全两个概念，不要误人子弟。。
一般来讲，del是用来删除变量的引用的，例如a = 1; del a，这里a是对1这个值的引用（python中所有的变量都可视作引用），而del a就是删除这一引用关系，也就是说，1不再被a这个变量引用了，同时a这个变量名也从变量表中剔除了。
如果还是不太清楚，我举这个例子你就明白了：
a = object()
b = a
del a
print b
print a # 该句会报a未定义的异常
这段代码中，a引用了一个新对象object()，而b=a使得b也引用了这个对象，a和b虽然是两个变量，但它们引用的是同一个对象，有点类似于c++中的两个指针指向同一个对象。
而后面del a仅仅只是把a这个变量对object()的引用删掉了，同时a的变量名也失效了，但并不表示object()这个对象被删除了，它还在，并且b还引用着它呢。从后面print b能正常输出就可以看出这一点。
python的内存释放采用的是引用计数机制，也就是当一个对象没有任何引用它的变量了，那么它就会自动被释放，无需人工干预。
此外，del对于不同的对象也会有不同的功能，这取决于对象本身对__del__系统方法的实现。例如一个列表a = [1,2,3]，del a[0]表示将列表的首项删除，此时a就变成[2,3]了。如果是自定义的对象，那del的功能更是可以定义成你想要的任何样子，详情请参考python帮助中的__del__词条。
生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
批量生成图片
上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。
本地生成的图片
封装成函数
前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。
本地生成的图片
strip()括号内是指字符序列（单个字符的集合），也就是只要某个字符串的开头或结尾上的字符是属于这个字符序列之内的，就删除掉。
例如 ：
a="12221abc"
a.strip("12")
'abc'
a = '123abc'
a.strip('21')
'3abc'
a.strip('12')
'3abc'
#注意：‘21’与‘12’的结果是一样的
你第二次输入的字符序列中包含空格，自然就把空格也去掉了
python是当下十分火爆的编程语言，尤其在人工智能应用方面。如果有心从事编程方向的工作，最好到专业机构深入学习、多实践，更贴近市场，这样更有利于将来的发展。
