Python Matplotlib在保存多个绘图后崩溃

我正在绘制并保存数千个文件，以便以后在循环中制作动画，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
for result in results:
    plt.figure()
    plt.plot(result)                     # this changes
    plt.xlabel('xlabel')                 # this doesn't change
    plt.ylabel('ylabel')                 # this doesn't change
    plt.title('title')                   # this changes
    plt.ylim([0,1])                      # this doesn't change
    plt.grid(True)                       # this doesn't change
    plt.savefig(location, bbox_inches=0) # this changes

---

当我运行这个程序并得到很多结果时，它会在保存了数千个绘图后崩溃。我想我要做的是重复使用我的斧头，就像下面的回答：但我不明白怎么做。如何优化它？

我会创建一个图形，每次都清除该图形（使用

.clf

）

由于每次调用

plt.figure

都会创建一个新的figure对象，因此内存不足。根据@tcaswell的评论，我认为这将比

.close

更快。这些差异的解释如下：

---

虽然这个问题很老，但答案是：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plot = plt.plot(results[0])
title = plt.title('title')

plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
plt.ylim([0,1])
plt.grid(True)

for i in range(1,len(results)):
    plot.set_data(results[i])
    title.set_text('new title')
    plt.savefig(location[i], bbox_inches=0)
plt.close('all')

---

几周前我遇到了类似的问题。我解决了我的问题，我在子组中创建了绘图，将它们保存到磁盘，从内存中清除，然后继续绘制其余部分。我认为这是因为matplotlib在处理大型或多个绘图时在内存中保存绘图的方式效率低下。不幸的是，图书馆的一个假设是使用的数据应该相对较小。只要我能将绘图保存在内存中，而不是交换到光盘上，我的绘图就可以正常工作。在循环结束时添加一个

plt.close（'all'）

。这不会加快速度，但会让你的内存不会耗尽。@谢谢你的提示！我不知道

plt.close（'all'）

方法。fig=plt.figure（）之间有什么区别吗；对于结果中的结果：fig.clf（）…'和'plt.figure（）；对于result in results:plt.clf（）…'？@Earlbelinger，当您只有一个图形时没有区别。

plt.figure（）.clf

调用当前图形，而

fig.clf

调用表示我们的图形的命名对象。如果我们有多个图形，则可能不同。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plot = plt.plot(results[0])
title = plt.title('title')

plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
plt.ylim([0,1])
plt.grid(True)

for i in range(1,len(results)):
    plot.set_data(results[i])
    title.set_text('new title')
    plt.savefig(location[i], bbox_inches=0)
plt.close('all')