在调试或计算量大的循环期间，我想看看我的数据处理如何演变（例如在线图或图像中）。
plt.cla()在 matplotlib 中，代码可以使用然后plt.draw()或重绘/更新图形plt.pause(0.001)，以便我可以实时或在调试时跟踪计算进度。我如何在情节表达（或情节）中做到这一点？
Seaborn 文档对这些差异非常不清楚，我无法弄清楚它们。看起来它们的功能即使不完全相同，也非常相似。
\n\nseaborn.FacetGrid.map_dataframe
\n具体有什么区别，什么时候使用其中一种？关于seaborn的文档map_dataframe说“与map方法不同，这里使用的函数必须\xe2\x80\x9cunderstand\xe2\x80\x9d Pandas对象”。这是map_dataframe 与map 文档中的唯一区别。如果不是数据帧，那么什么样的对象会被发送到地图中的函数，为什么它很重要？我也不太理解color目标函数必须接受的论点。该论证中包含哪些信息color？