使用matplotlib画图时不能同时打开太多张图 |
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使用matplotlib画图时有时会收到来自matplotlib的runtime warming的警告，原因可能是同时打开太多张图，最常见的情况是在一个循环中画图，每次循环都新建一个图，但是未关闭新建的图，当循环次数多了之后内存就吃不消了。 有两种解决方法，一是只建一个图，每次循环结束后通过plt.cla()清除图的内容，下次循环可以使用同一张图作画，例子如下： import os import scipy import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm data_path = r"D:\PycharmProjects\dataset" def load_mnist(): path = os.path.join(data_path, 'mnist') fd = open(os.path.join(path, 't10k-images-idx3-ubyte')) loaded = np.fromfile(file=fd, dtype=np.uint8) teX = loaded[16:].reshape((10000, 28, 28, 1)).astype(np.float) teX = teX / 255. return teX teX = load_mnist() fig, ax = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, sharex='all', sharey='all') # 只建一张包含25个子图的图 ax = ax.flatten() for j in range(3): for i in range(25): img = teX[i + j * 25].reshape(28, 28) ax[i].imshow(img, cmap='Greys', interpolation='nearest') ax[0].set_xticks([]) ax[0].set_yticks([]) plt.tight_layout() # 自动紧凑布局 plt.savefig(r"D:\test\%d.png" % j) plt.cla() # 清除内容第二种方法是每次循环都新建一张图，但是每次循环结束后关闭这张图，例子如下： import os import scipy import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm data_path = r"D:\PycharmProjects\dataset" def load_mnist(): path = os.path.join(data_path, 'mnist') fd = open(os.path.join(path, 't10k-images-idx3-ubyte')) loaded = np.fromfile(file=fd, dtype=np.uint8) teX = loaded[16:].reshape((10000, 28, 28, 1)).astype(np.float) teX = teX / 255. return teX teX = load_mnist() # 获取mnist的测试数据 for j in range(3): # 画三张图 fig, ax = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, sharex='all', sharey='all') # 每次都新建一张包含25个子图的图 ax = ax.flatten() for i in range(25): img = teX[i + j * 25].reshape(28, 28) ax[i].imshow(img, cmap='Greys', interpolation='nearest') ax[0].set_xticks([]) ax[0].set_yticks([]) plt.tight_layout() # 自动紧凑布局 plt.savefig(r"D:\test\%d.png" % j) plt.close()实验证明，用第二种方法会比第一种方法快很多 |
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