Matplotlib 错误会导致内存泄漏。我怎样才能释放该内存？

Question

我正在运行一个 django 应用程序，其中包含 matplotlib 并允许用户指定图形的轴。这可能会导致“溢出错误：超出聚合复杂性”，

当发生这种情况时，最多 100MB 的 RAM 会被占用。通常我使用fig.gcf()、plot.close()和gc.collect()来释放内存，但是内存与错误相关的似乎与绘图对象无关。

有谁知道我怎样才能释放那段记忆？

谢谢。

这是一些给我带来聚合复杂度错误的代码。

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np      
import gc

a = np.arange(1000000)
b = np.random.randn(1000000)

fig = plt.figure(num=1, dpi=100, facecolor='w', edgecolor='w')
fig.set_size_inches(10,7)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(a, b)

fig.savefig('yourdesktop/random.png')   # code gives me an error here

fig.clf()    # normally I use these lines to release the memory
plt.close()
del a, b
gc.collect()

Answer 1

我在这里找到
http://www.mail-archive.com/<跨度类=“__cf_email__” data-cfemail="3855594c4854574c54515a154d4b5d4a4b7854514b4c4b164b574d4a5b5d5e574a5f5d16565d4c">[电子邮件受保护]/msg11809.html
，它给出了一个有趣的答案，可能有助于

尝试将 : 替换

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

为

from matplotlib import figure
fig = figure.Figure()

Answer 2

我假设您可以运行您发布的代码至少一次。该问题仅在多次运行发布的代码后才会显现出来。正确的？

如果是这样，下面的方法就可以避免该问题，而无需真正确定问题的根源。
也许这是一件坏事，但这在紧要关头有效：只需使用多处理在单独的进程中运行内存密集型代码即可。您不必担心 fig.clf() 或 plt.close() 或 del a,b 或 gc .collect()。当进程结束时，所有内存都将被释放。

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np      

import multiprocessing as mp

def worker():
    N=1000000
    a = np.arange(N)
    b = np.random.randn(N)

    fig = plt.figure(num=1, dpi=100, facecolor='w', edgecolor='w')
    fig.set_size_inches(10,7)
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(a, b)

    fig.savefig('/tmp/random.png')   # code gives me an error here

if __name__=='__main__':
    proc=mp.Process(target=worker)
    proc.daemon=True
    proc.start()
    proc.join()

您也不必proc.join()。 join 将阻塞主进程，直到 worker 完成。如果省略join，则主进程将继续，worker 进程在后台运行。