Python matplotlib：指定图形大小时未释放内存

Question

我正在使用 matplotlib 生成许多数值模拟结果图。这些图用作视频中的帧，因此我通过重复调用与此类似的函数来生成其中的许多图：

from pylab import *

def plot_density(filename,i,t,psi_Na):  
    figure(figsize=(8,6))
    imshow(abs(psi_Na)**2,origin = 'lower')
    savefig(filename + '_%04d.png'%i)
    clf()

问题是，每次调用时，python 进程的内存使用量都会增加几兆字节这个功能。例如，如果我用这个循环调用它：

if __name__ == "__main__":
    x = linspace(-6e-6,6e-6,128,endpoint=False)
    y = linspace(-6e-6,6e-6,128,endpoint=False)
    X,Y = meshgrid(x,y)
    k = 1000000
    omega = 200
    times = linspace(0,100e-3,100,endpoint=False)
    for i,t in enumerate(times):
        psi_Na = sin(k*X-omega*t)
        plot_density('wavefunction',i,t,psi_Na)
        print i

那么 ram 使用量会随着时间增长到 600MB。然而，如果我注释掉函数定义中的 figure(figsize=(8,6)) 行，那么 ram 使用量将稳定在 52MB。 (8,6) 是默认的图形大小，因此两种情况都会生成相同的图像。我想在不耗尽内存的情况下根据我的数值数据制作不同大小的图。我如何强制 python 释放这些内存？

我已经尝试过 gc.collect() 每个循环来强制垃圾回收，并且我已经尝试过 f = gcf() 来获取当前数字，然后 del f 删除它，但无济于事。

我在 64 位 Ubuntu 10.04 上运行 CPython 2.6.5。

Answer 1

来自 pylab.figure 的文档字符串：

In [313]: pylab.figure?

如果您要创建许多图形，请制作
确保您明确调用“关闭”
您没有使用的数字，因为
这将使 pylab 能够正确地
清理内存。

所以也许可以尝试：

pylab.close()     # closes the current figure

Answer 2

关闭一个数字绝对是一个选择，但是，重复多次，这很耗时。我的建议是拥有一个持久的图形对象（通过 静态函数变量，或作为附加函数参数）。如果该对象是 fig，则该函数将在每个绘图周期之前调用 fig.clf()。

from matplotlib import pylab as pl
import numpy as np

TIMES = 10
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
def withClose():
    def plotStuff(i):
        fig = pl.figure()
        pl.plot(x, y + x * i, '-k')
        pl.savefig('withClose_%03d.png'%i)
        pl.close(fig)
    for i in range(TIMES):
        plotStuff(i)


def withCLF():
    def plotStuff(i):
        if plotStuff.fig is None:
            plotStuff.fig = pl.figure()
        pl.clf()
        pl.plot(x, y + x * i, '-')
        pl.savefig('withCLF_%03d.png'%i)
    plotStuff.fig = None

    for i in range(TIMES):
        plotStuff(i)

这是时间值

In [7]: %timeit withClose()
1 loops, best of 3: 3.05 s per loop

In [8]: %timeit withCLF()
1 loops, best of 3: 2.24 s per loop