如何修复我的结果被tensorflow和matplotlib覆盖？

要修复结果被TensorFlow和Matplotlib覆盖的问题，可以采取以下步骤：

1. 确保代码中的TensorFlow和Matplotlib相关操作的顺序正确。如果TensorFlow和Matplotlib的操作顺序不正确，可能会导致结果被覆盖。确保在生成结果之后再进行TensorFlow和Matplotlib的操作。
2. 使用Matplotlib的figure对象来创建和管理图形。通过创建新的figure对象，可以确保每次绘图时都使用一个新的画布，避免结果被覆盖。可以使用plt.figure()来创建一个新的figure对象。
3. 使用Matplotlib的subplot功能将结果和图形分开显示。通过将结果和图形显示在不同的子图中，可以避免它们相互覆盖。可以使用plt.subplot()来创建多个子图，并在不同的子图中显示结果和图形。
4. 使用TensorFlow的Session对象来运行计算图。确保在运行TensorFlow计算图之前，所有的结果都已经生成并保存在变量中。这样可以避免TensorFlow的操作覆盖结果。
5. 使用适当的命令保存和显示结果。在使用Matplotlib显示结果时，可以使用plt.savefig()将结果保存为图片文件，而不是直接在终端显示。这样可以确保结果不会被后续的绘图操作覆盖。

总结：修复结果被TensorFlow和Matplotlib覆盖的问题，需要确保代码中的操作顺序正确，使用Matplotlib的figure对象和subplot功能来分离结果和图形的显示，使用TensorFlow的Session对象来运行计算图，并适当保存和显示结果。