在循环中创建绘图时 RAM 已满

Question

所以我只是绘制了很多图，大约 5000 个，我的 RAM 运行已满。我搜索了网站和网络并找到了多种解决方案，例如 plt.close、plt.clf() 和 gc.collect()，但均无济于事。我不明白为什么即使我关闭所有数字我的记忆也会满满的。帮助将不胜感激。

这里的主题相同，但 w/o 对我来说是一个可行的解决方案： How can I release memory after creating matplotlib figures

y = range(5039*402) 
x = np.arange(0,402,1)
for i in xrange(len(data_collection)-1):
   plt.figure()
   plt.plot(x,y[i*402:402*(i+1)])
   plt.savefig('save%i.png'%(i))
   plt.close()

抱歉，这可能是一个简单的问题，但我是 python

的新手

Answer 1

你没有提到你使用的是哪个版本的 matplotlib，但这是早期版本的一个已知问题（应该在 2.0.x 中修复）。我用来 "get around" 内存泄漏的一种方法是在其自己的进程中创建每个图。例如，您可以为每个绘图使用子进程、线程或多进程。

Python subprocess

Python threading

Python multiprocessing

我的首选方法是多处理，因为 (IMO) 将事物移入和移出每个进程要容易得多（对象必须是可腌制的。）

Python pickling

预计到达时间：这是一个愚蠢的例子，展示了如何使用多处理构建脚本。

import datetime as dt
import multiprocessing as mp

return_queue1 = mp.Queue()
return_queue2 = mp.Queue()

def foo(text, return_queue):
    for _ in range(5000):
        continue
    return_queue.put(dt.datetime.now())

def bar(text, return_queue):
    for _ in range(5000):
        continue
    return_queue.put(dt.datetime.now())

for _ in range(5):
    log = 0
    if __name__ == '__main__':
        for _ in range(100):
            p1 = mp.Process(name='p1', target=foo, args=('foo', return_queue1,))
            p2 = mp.Process(name='p2', target=bar, args=('bar', return_queue2,))
            p1.start()
            p2.start()

            if return_queue1.get() > return_queue2.get():
                log += 1

        p1.join()
        p2.join()
        print(u"Times bar won: {0}".format(log))

在循环中创建绘图时 RAM 已满

RAM full when creating plots in loops

python

ram

matplotlib

python-2.7