Python matplotlib动画的内存使用情况

我一直在调整这个页面的代码来制作我自己的动画，但是它很快就崩溃了。查看任务管理器，我可以看到运行程序的内存在30秒内增加到1gb，这对于我印象不太深刻的笔记本电脑来说非常重要。从代码每次调用animation（i）来设置行上的y_数据的方式来看，旧数据是否没有被替换，从而导致内存累积？我想解决这个问题。我对matplotlib内部工作原理的了解是有限的，我尝试过在动画（I）中放置close（）、clf（）和gc.collect（），但都不起作用

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Matplotlib Animation Example

author: Jake Vanderplas
email: vanderplas@astro.washington.edu
website: http://jakevdp.github.com
license: BSD
Please feel free to use and modify this, but keep the above information. Thanks!
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation

# First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))
line, = ax.plot([], [], lw=2)

# initialization function: plot the background of each frame
def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

# animation function.  This is called sequentially
def animate(i):
    x = np.linspace(0, 2, 1000)
    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))
    line.set_data(x, y)
    return line,

# call the animator.  blit=True means only re-draw the parts that have changed.
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                               frames=200, interval=20, blit=True)

# save the animation as an mp4.  This requires ffmpeg or mencoder to be
# installed.  The extra_args ensure that the x264 codec is used, so that
# the video can be embedded in html5.  You may need to adjust this for
# your system: for more information, see
# http://matplotlib.sourceforge.net/api/animation_api.html
# anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])

plt.show()

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默认情况下，动画代码尝试保存一定数量的帧（默认为100）。尝试显式将其设置为零：

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                               frames=200, interval=20, blit=True,
                               save_count=0)

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我试过你贴的东西。结果是完全一样的。甚至应该有记忆积累吗？@Remy不应该有。我无法在我的计算机上复制（它使用~101MB）。您能告诉我们您使用的是什么操作系统、matplotlib的版本和numpy的版本吗？我使用的是windows 7和Python 3.3上的1.2.1 matplotlib和1.7.0 numpy。如果有区别的话，它们是32位的软件包，但我的电脑是64位的。谢谢你的帮助。我的Python2.7没有出现这种情况。matplotlib是v1.1.0，numpy是v1.7.1。@Remy这很奇怪。我认为这是值得在github上创建一个问题的，因为它开始闻起来像一个bug。