Python 在循环中打印时，Matplotlib内存不足

我有一个相当简单的绘图例程，如下所示：

from __future__ import division
import datetime
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
from matplotlib.pyplot import figure, plot, show, legend, close, savefig, rcParams
import numpy
from globalconstants import *

    def plotColumns(columnNumbers, t, out, showFig=False, filenamePrefix=None, saveFig=True, saveThumb=True):
        lineProps = ['b', 'r', 'g', 'c', 'm', 'y', 'k', 'b--', 'r--', 'g--', 'c--', 'm--', 'y--', 'k--', 'g--', 'b.-', 'r.-', 'g.-', 'c.-', 'm.-', 'y.-', 'k.-']

        rcParams['figure.figsize'] = (13,11)
        for i in columnNumbers:
            plot(t, out[:,i], lineProps[i])

        legendStrings = list(numpy.zeros(NUMCOMPONENTS)) 
        legendStrings[GLUCOSE] = 'GLUCOSE'
        legendStrings[CELLULOSE] = 'CELLULOSE'
        legendStrings[STARCH] = 'STARCH'
        legendStrings[ACETATE] = 'ACETATE'
        legendStrings[BUTYRATE] = 'BUTYRATE'
        legendStrings[SUCCINATE] = 'SUCCINATE'
        legendStrings[HYDROGEN] = 'HYDROGEN'
        legendStrings[PROPIONATE] = 'PROPIONATE'
        legendStrings[METHANE] = "METHANE"

        legendStrings[RUMINOCOCCUS] = 'RUMINOCOCCUS'
        legendStrings[METHANOBACTERIUM] = "METHANOBACTERIUM"
        legendStrings[BACTEROIDES] = 'BACTEROIDES'
        legendStrings[SELENOMONAS] = 'SELENOMONAS'
        legendStrings[CLOSTRIDIUM] = 'CLOSTRIDIUM'

        legendStrings = [legendStrings[i] for i in columnNumbers]
        legend(legendStrings, loc='best')

        dt = datetime.datetime.now()
        dtAsString = dt.strftime('%d-%m-%Y_%H-%M-%S')

        if filenamePrefix is None:
            filenamePrefix = ''

        if filenamePrefix != '' and filenamePrefix[-1] != '_':
            filenamePrefix += '_'

        if saveFig: 
            savefig(filenamePrefix+dtAsString+'.eps')

        if saveThumb:
            savefig(filenamePrefix+dtAsString+'.png', dpi=300)


        if showFig: f.show()

        close('all')

当我在一次迭代中绘制此图时，效果很好。然而，当我把它放入一个循环中时，matplotlib发出嘶嘶的声音

Traceback (most recent call last):
  File "c4hm_param_variation_h2_conc.py", line 148, in <module>
    plotColumns(columnNumbers, timeVector, out, showFig=False, filenamePrefix='c
4hm_param_variation_h2_conc_'+str(hydrogen_conc), saveFig=False, saveThumb=True)

  File "D:\phdproject\alexander paper\python\v3\plotcolumns.py", line 48, in plo
tColumns
    savefig(filenamePrefix+dtAsString+'.png', dpi=300)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 356, in savefi
g
    return fig.savefig(*args, **kwargs)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 1032, in savef
ig
    self.canvas.print_figure(*args, **kwargs)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 1476, i
n print_figure
    **kwargs)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line
358, in print_png
    FigureCanvasAgg.draw(self)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line
314, in draw
    self.figure.draw(self.renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\artist.py", line 46, in draw_wr
apper
    draw(artist, renderer, *kl)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 773, in draw
    for a in self.axes: a.draw(renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\artist.py", line 46, in draw_wr
apper
    draw(artist, renderer, *kl)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 1735, in draw
    a.draw(renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\artist.py", line 46, in draw_wr
apper
    draw(artist, renderer, *kl)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 374, in draw
    bbox = self._legend_box.get_window_extent(renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\offsetbox.py", line 209, in get
_window_extent
    px, py = self.get_offset(w, h, xd, yd)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\offsetbox.py", line 162, in get
_offset
    return self._offset(width, height, xdescent, ydescent)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 360, in findof
fset
    return _findoffset(width, height, xdescent, ydescent, renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 325, in _findo
ffset_best
    ox, oy = self._find_best_position(width, height, renderer)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 817, in _find_
best_position
    verts, bboxes, lines = self._auto_legend_data()
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 669, in _auto_
legend_data
    tpath = trans.transform_path(path)
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\transforms.py", line 1911, in t
ransform_path
    self._a.transform_path(path))
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\transforms.py", line 1122, in t
ransform_path
    return Path(self.transform(path.vertices), path.codes,
  File "C:\Python25\lib\site-packages\matplotlib\transforms.py", line 1402, in t
ransform
    return affine_transform(points, mtx)
MemoryError: Could not allocate memory for path

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“c4hm_参数_变体_h2_conc.py”，第148行，在
plotColumns（ColumnNumber、timeVector、out、showFig=False、filenamePrefix='c
4hm参数变化h2浓度+str（氢气浓度），saveFig=False，saveThumb=True）
文件“D:\phdproject\alexander paper\python\v3\plotcolumns.py”，plo中的第48行
T柱
savefig（filenamePrefix+dtAsString+'.png'，dpi=300）
savefi中第356行的文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\pyplot.py”
G
返回图savefig（*args，**kwargs）
savef中的文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\figure.py”，第1032行
免疫球蛋白
self.canvas.print_图（*args，**kwargs）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\backend\u base.py”，第1476行，i
n打印图形
**kwargs）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\backends\backend\u agg.py”，第行
358，印在png
图CAVASAGG.draw（自绘制）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\backends\backend\u agg.py”，第行
314，平局
self.figure.draw（self.renderer）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\artist.py”，第46行，在draw\u wr中
阿佩尔
绘制（艺术家、渲染器，*kl）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\figure.py”，第773行，在绘图中
对于在self.axes中的渲染器：a.draw（渲染器）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\artist.py”，第46行，在draw\u wr中
阿佩尔
绘制（艺术家、渲染器，*kl）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\axes.py”，第1735行，在绘图中
a、 绘制（渲染器）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\artist.py”，第46行，在draw\u wr中
阿佩尔
绘制（艺术家、渲染器，*kl）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\legend.py”，第374行，在绘图中
bbox=self.\u图例\u框。获取\u窗口\u范围（渲染器）
get中第209行的文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\offsetbox.py”
_窗口范围
px，py=自身获取偏移量（w，h，xd，yd）
get中第162行的文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\offsetbox.py”
_抵消
返回自偏移（宽度、高度、xdescent、xdescent）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\legend.py”，第360行，在findof中
fset
return\u findoffset（宽度、高度、xdescent、xdescent、渲染器）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\legend.py”，第325行，在findo中
最佳补偿
ox，oy=自身。查找最佳位置（宽度、高度、渲染器）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\legend.py”，第817行，在\ u find中_
最佳位置
顶点、长方体、直线=自身。\自动\图例\数据（）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\legend.py”，第669行，在_auto中_
图例数据
tpath=传输变换路径（路径）
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\transforms.py”，第1911行，t
变换路径
自我转换路径（路径））
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\transforms.py”，第1122行，在t中
变换路径
返回路径（自变换（路径顶点）、路径代码、，
文件“C:\Python25\lib\site packages\matplotlib\transforms.py”，第1402行，在t中
转变
返回仿射变换（点，mtx）
MemoryError:无法为路径分配内存

这发生在迭代2上（从1开始计算），如果有区别的话。代码运行在Windows XP 32位上，使用python 2.5和matplotlib 0.99.1、numpy 1.3.0和scipy 0.7.1

---

编辑：代码现在已经更新，以反映在调用

legend（）时实际发生崩溃的事实

。对调用进行注释可以解决问题，尽管很明显，我仍然希望能够在我的图形上添加图例…

每个循环都应该生成一个新的图形吗？我看不到您在循环之间关闭它或创建一个新的图形实例

在循环结束时保存当前图形后，此调用将清除当前图形：

pyplot.clf（）

不过，我会进行重构，使您的代码更加面向对象，并在每个循环上创建一个新的figure实例：

from matplotlib import pyplot

while True:
  fig = pyplot.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.plot(x,y)
  ax.legend(legendStrings, loc = 'best')
  fig.savefig('himom.png')
  # etc....

---

我也遇到了这个错误。似乎是什么解决了它

while True:
    fig = pyplot.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(x,y)
    ax.legend(legendStrings, loc = 'best')
    fig.savefig('himom.png')
    #new bit here
    pylab.close(fig) #where f is the figure

---

现在在内存波动的情况下稳定地运行我的循环，但没有持续增加

忍者的回答对我来说也很有效-

pyplot.close（）

使我的循环能够工作

在pyplot教程中：

可以使用和清除当前地物 如果你觉得这种庄重、烦人，不要 绝望，这只是一个围绕对象的薄薄的有状态包装器 面向API，您可以改用它（请参阅）

如果你正在制作一个长序列的图形，你需要意识到 还有一件事：图形所需的内存不是完全可用的 释放，直到图形使用显式关闭。删除 对图形的所有引用，和/或使用窗口管理器终止 图形出现在屏幕上的窗口不够， 因为pyplot在调用之前一直保持内部引用

---

呸！我忘记了

clf（）

调用…添加该调用修复了它。从@geographica的回答来看，

clf（）

似乎清除了图形，但没有释放对它的所有引用，不像

close（图）

。清除时，它不会保留太多内存，但如果有很多内存，它会累积起来……因此，如果我有一个大约30k值的实时绘图，并且我有其他需要绘图的圆弧、椭圆、圆，pyplot.clf（）具体做什么？对于动画，我也使用了pyplot.pause（time\u duration）。如何保留之前绘制的值，然后在获取数据时一次又一次地绘制这些值？对我来说，它还帮助我不时手动运行Python的垃圾收集以消除内存不足错误。为此，我在代码顶部添加了

import gc

，然后在

close（）之后添加了
gc.collect（）

（或偶尔，视情况而定