Matplotlib直方图中的内存泄漏

Question

运行以下代码将导致内存使用快速增加。

import numpy as np
import pylab as p
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma*np.random.randn(100000)
for i in range(100):
    n, bins, patches = p.hist(x, 5000)

然而，当用直接调用numpy的直方图方法替换pylab调用时，内存使用量保持不变（而且运行速度显著提高）。

import numpy as np
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma*np.random.randn(100000)
for i in range(100):
    n, bins = np.histogram(x, 5000)

我曾认为pylab使用的是numpy直方图函数。一定有某个地方出现了bug...

- schubnel

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如果你真的想在循环中绘制直方图，那么你必须清除你的图表：https://dev59.com/E2sy5IYBdhLWcg3w8Slc。此外，如果你使用的是2.x版本的Python，则需要进行垃圾回收。但我猜你并不想画直方图。 - theta

谢谢！我尝试过使用gc.collect()，但没有成功，不过在循环内部添加clf()就解决了问题！（你说得没错，我并不想绘制直方图 - 我只想使用这个功能） - schubnel

Answer 1

Matplotlib 生成图表，而 NumPy 不会。在你的第一段代码中添加 p.show() 可以查看工作进展。

import numpy as np
import pylab as p
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma*np.random.randn(100000)
n, bins, patches = p.hist(x, 5000)
p.show()

您可以先尝试使用较小的数字np.random.randn(100000)，以快速查看结果。

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创建相同的绘图100次并没有太大意义。

- Mike Müller