Matplotlib 错误会导致内存泄漏。我怎样才能释放那个内存？

Question

我正在运行一个包含 matplotlib 并允许用户指定图形轴的 django 应用程序。这可能会导致“溢出错误：超出 Agg 复杂度”

当这种情况发生时，多达 100MB 的 RAM 会被占用。通常我使用fig.gcf()、plot.close() 和gc.collect() 释放内存，但与错误相关的内存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。

这里有一些代码会出现 Agg 复杂性错误。

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/matplotlib-users@lists.sourceforge.net/msg11809.html ，它给出了一个有趣的答案，可能会有所帮助

尝试替换：

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

与

from matplotlib import figure
fig = figure.Figure()

Answer 2

我假设您至少可以运行您发布的代码一次。该问题仅在多次运行发布的代码后才会出现。对吗？

如果是这样，则以下内容在没有真正确定问题根源的情况下避免了该问题。 也许这是一件坏事，但这在紧要关头起作用：只需使用multiprocessing 在单独的进程中运行内存密集型代码。您不必担心fig.clf() 或plt.close() 或del a,b 或gc.collect()。进程结束时，所有内存都会被释放。

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。